其他常用的支持向量机算法

##### SMO算法的改进技术

- **SMO算法的改进技术**：在原始SMO算法的基础上，有多种改进技术提升算法效率和效果。

- **启发式方法**：采用启发式方法选择待优化的 $\alpha_i$ 和 $\alpha_j$，加快收敛速度。
  
  - **缓存技术**：利用缓存存储核函数计算结果，减少重复计算，提高效率。
  
  - **并行计算**：将SMO算法并行化，利用多核处理器加速计算。

##### 几类常用支持向量机算法

- **几类常用支持向量机算法**：除了基本的SVM和SMO算法，还有多种变种和扩展算法。

- **线性支持向量机（Linear SVM）**：适用于线性可分数据，通过线性核函数实现。

#### 示例代码
- 以下练习使用本平台在线工具进行学习。
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```python
    from sklearn.svm import SVC
    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
    iris = load_iris()
    X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练线性SVM
    model = SVC(kernel='linear', C=1)
    model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
    y_pred = model.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print(f'Linear SVM Accuracy: {accuracy:.2f}')
    ```

- **核支持向量机（Kernel SVM）**：适用于非线性可分数据，通过高斯核、多项式核等核函