逐次最小問題最適化法
逐次最小問題最適化法（英: Sequential Minimal Optimization, SMO）はサポートベクターマシン (SVM) の訓練で生じる2次計画問題 (QP) を解くためのアルゴリズムである。 1998年にマイクロソフトリサーチのJohn Plattによって発明された。
逐次最小問題最適化法（英: Sequential Minimal Optimization, SMO）はサポートベクターマシン (SVM) の訓練で生じる2次計画問題 (QP) を解くためのアルゴリズムである。 1998年にマイクロソフトリサーチのJohn Plattによって発明された。
逐次最小問題最適化法（英: Sequential Minimal Optimization, SMO）はサポートベクターマシン (SVM) の訓練で生じる2次計画問題 (QP) を解くためのアルゴリズムである。 1998年にマイクロソフトリサーチのJohn Plattによって発明された。
出典: Wikipedia「逐次最小問題最適化法」 · CC BY-SA 4.0
この記事を共有: X · Bluesky