SMO分类器评价中，假如线性的准确率高但有一项分类结果错误较多，而非线性的准确率稍微低一些，那么哪个分类器更优

根据SMO分类器的评价标准，应该选择线性准确率高且分类结果错误较少的分类器作为更优的选择。因为准确率是衡量分类器性能的重要指标，但是仅仅准确率高并不能说明一个分类器好，还要考虑误分类率等其他指标，综合比较后做出最优选择。

相关问题

对SMO线性和非线性两种支持向量机分类器进行评价，确定分类准确率最好的分类器。

感谢您的问题。对于SMO线性和非线性两种支持向量机分类器，通常通过交叉验证来确定分类准确率最好的分类器。具体来说，可以将数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练分类器，并用测试集来评估分类器的性能。使用不同的核函数和参数组合对分类器进行训练，并选择在测试集上表现最好的分类器作为最终的分类器。因此，无法简单地确定哪个分类器具有最好的分类准确率，需要根据具体情况进行评估。

基于SVM和SMO的线性分类器

SVM（Support Vector Machine）和SMO（Sequential Minimal Optimization）都是用于构建线性分类器的算法。SVM是一种基于最大间隔的线性分类器，SMO是一种用于优化SVM的算法。

SVM的思路是找到一个能够将数据分隔开的超平面（即分界线），并且使得这个超平面到两类数据点的最小距离（即间隔）最大。在实现过程中，SVM将寻找这个最大间隔问题转化为一个二次规划问题，通过求解二次规划问题来确定超平面的位置。

SMO是一种用于求解SVM二次规划问题的优化算法。其基本思路是将大规模的二次规划问题分解为多个小规模的二次规划问题，并通过迭代求解这些小规模问题来逼近原问题的解。SMO算法的优点是可以高效地求解大规模的SVM问题，并且可以处理非线性情况。

综上所述，SVM和SMO都是用于构建线性分类器的算法，其中SVM是一种基于最大间隔的线性分类器，SMO是用于优化SVM的算法。