作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章，我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法。确确实实只是简单介绍一下，原因主要有两个：第一这类优化算法，特别是牵涉到实现细节的时候，干巴巴地讲算法不太好玩，有时候讲出来每个人实现得结果还不一样，提一下方法，再结合实际的实现代码的话，应该会更加明了，而且也能看出理论和实践之间的差别；另外（其实这个是主要原因）我自己对这一块也确实不太懂。 、

    先回忆一下我们之前得出的要求解的 dual 问题：

       对于变量 α 来说，这是一个 quadratic 函数。通常对于优化问题，我们没有办法的时候就会想到最笨的办法—— ，也就是梯度下降。注意我们这里的问题是要求最大值，只要在前面加上一个负号就可以转化为求最小值，所以 Gradient Descent 和 Gradient Ascend 并没有什么本质的区别，其基本思想直观上来说就是：梯度是函数值增幅最大的方向，因此只要沿着梯度的反方向走，就能使得函数值减小得越大，从而期望迅速达到最小值。当然普通的 Gradient Descent 并不能保证达到最小值，因为很有可能陷入一个局部极小值。不过对于 quadratic 问题，极值只有一个，所以是没有局部极值的问题。