摘要： SVM 最终关于 $a$ 目标函数为凸优化问题，该问题具有全局最优解，许多最优化算法都可以解决该问题，但当样本容量相对很大时，通常采用 SMO 算法（比如 LIBSVM），该算法为启发式算法，考虑在约束优化问题中，目标函数的最优解 $a^*$ 是需要满足 KKT 条件的，因为对偶问题有解的充要条件就是 $a^*$ 的所有分量都满足 KKT 条件，若满足那么这时 $a^*$ 便是最优解了，否则应该找... 阅读全文