简单介绍了svm算法，然后提出了改进算法smo，在数学及算法，代码方面都给出了论证。

本文提出了一种双SMO算法。该算法在原数据集的抽样数据集上使用SMO算法得到近似分类超平面，根据近似分类超平面得到原数据集的所有支持向量，再次使用SMO算法得到最终的分类超平面。-In this paper,double SMO which is a improved SVM training algorithm is presented.This algorithm finds a approximate separating hyperplane on the sample data set

用SMo求解svm的算法，有最大间隔还有高斯核，多项式核，得到SMO还是比较简单的算法-using SMO to solve SVM