SDCA steht für Stochastic Dual Coordinate Ascent, ein Algorithmus Optimierung konvexer Funktionen der häufig in maschinellen Lernverfahren verwendet wird. Er ist besonders nützlich für große Datensätze und wird oft in der Kontext von Support Vector Machines (SVMs) und logistischen Regressionen eingesetzt. Der Algorithmus arbeitet, indem er iterativ die dualen Variablen aktualisiert, um die Zielfunktion zu maximieren. Dabei werden zufällig ausgewählte Koordinaten (Datenpunkte) verwendet, was den Algorithmus effizient und skalierbar macht. Weitere Informationen findest du beispielsweise in der wissenschaftlichen Literatur oder auf Plattformen wie [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Stochastic_Dual_Coordinate_Ascent).