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分类预测是数据挖掘、机器学习和模式识别等很多领域共同关注的问题，已经存在了许多有效的分类算法，但这些算法还不能解决所有的问题。支持向量机作为一种新的分类预测工具，能根据有限样本信息在模型的复杂性和学习能力间取得平衡，并能获得更好的泛化能力。SMO算法是支持向量机中使用最多的算法，它体现了支持向量机的优点，同时也能处理大规模训练集。