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SMO算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度十分缓慢.首先,分析了SMO迭代过程中目标函数值的变化情况,进而提出以目标函数值的改变量作为算法终止的判定条件和在SMO迭代后期改变SMO的循环条件两种策略.在几个著名的数据集的试验结果表明,该方法可以大大缩短SMO的训练时间,特别适用于大样本数据. 相似文献
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