svm为什么要引入拉格朗日的优化方法？在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法：-svm，拉格朗日，引入，优化
为什么对于有约束优化问题求解一般都要使用对偶形式？ 在许多机器学习模型中，如最大熵模型、SVM模型，在使用拉格朗日乘数法求解有约束优化问题时，都会选择使…
有多个约束条件时怎样用拉格朗日乘数法求极值？ 把约束条件加进去，来求偏导，就可以，如：f=f(x，y，z)，约束条件源为g(x，y，x)=0，此时设p(x，y，z，u)=f+u*g(x，y，z)，然后p(x，y，z，u)分别对zhidaox，y，z，u求偏导，既可以求极值
