SVM-支持向量机理解（一）拉格朗日乘子法（Lagrange multiplier））
关于支持向量机里的拉格朗日乘子法有很多文章，作为学习笔记这里就不详细描述了，只记录一些一般文章里跳过的难以理解部分 Support Vector Machine wiki ： https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine 拉格朗日乘子法和KKT条件 1.1 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0
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