KKT条件

在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是

两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。关于拉格朗日乘子法之前介绍过，不再赘述。详见：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/41413445 

 

接下来主要介绍KKT条件，推导及应用。详细推导过程如下

 

 

 

以上就是KKT条件的主要内容，在SVM中会用到KKT条件求解最优化问题。