約束最優化問題求解：拉格朗日乘子法和KKT條件

在約束最優化問題中，經常利用拉格朗日對偶性（Lagrange duality）將原始問題轉換爲對偶問題，經過解對偶問題而獲得原始問題的解。該方法應用在許多統計學習方法中，例如最大熵模型和支持向量機。web 對於等式約束的優化問題，能夠應用拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier)去求取最優值；若是含有不等式約束，能夠應用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件去求取。固然，

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