支持向量机SVM详解----最优化问题
最优化问题 目录 拉格朗日乘子法 KKT算法 对偶问题 拉格朗日乘子法 如图，左边的等值线即为f(x)–待优化函数，h(x)是我们的约束条件，因此最优解必然在f(x)和h(x)相交的情况下，所以取极值点一定是两函数相切的位置，在两者相切的时候梯度应该是共线的，对在极值点状态的函数做积分即可得到拉格朗日函数。k=1:l，有k 个约束条件，对其求和。拉格朗日函数对x求偏导后为0的情况即为最优解。自此，
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