🌟Python实现SMO算法（精华版）✨

支持向量机（SVM）中的SMO（序列最小优化）算法，是求解最优分类超平面的核心方法之一。今天用Python实现一个简化版的SMO算法，帮助大家快速理解其核心逻辑！💻

首先，我们需要明确SMO的目标：最大化间隔的同时找到最优权重向量w和偏置b。在Python中，我们通过循环更新alpha值来逼近最优解。代码中包含关键步骤如内层循环选取两个alpha值进行优化，以及外层循环确保KKT条件被满足。每一次迭代都让模型更接近最终结果。📈

整个过程需要结合核函数使用，这里推荐线性核或RBF核，具体选择取决于数据特性。当所有alpha值稳定时，意味着训练完成！恭喜你已经掌握了一个高效的小工具！🎉

快去试试吧，说不定下一个改进SVM的人就是你！🚀