在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于αα向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的αα向量，进而求出分离超平面我们没有讲。本篇就对优化这个关于αα向量的函数的SMO算法做一个总结。
在前四篇里面我们讲到了SVM的线性分类和非线性分类，以及在分类时用到的算法。这些都关注与SVM的分类问题。实际上SVM也可以用于回归模型，本篇就对如何将SVM用于回归模型做一个总结。重点关注SVM分类和SVM回归的相同点与不同点。
机器学习十大算法系列 梯度下降（Gradient Descent）小结最小二乘法小结Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结 (4)
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