為什麼支援向量機要用拉格朗日對偶演算法來解最大化間隔問題
就可以由求特徵向量w轉化為求比例係數a，
就可以匯出含有內積形式的目標函式，
就可以實現對內積後的gram矩陣使用核函式，以達到非線性分類的目的。
簡而言之，就是以上。
有人回覆：嗯，這是為了方便引入核函式。如果是線性可分問題，那麼直接用一般解QP問題的方法是否更好？
個人意見：支援向量機實現非線性的方法的數學本質是升維，升維升到無窮維你還怎麼表達那個w？所以還是使用拉格朗日對偶方法更好一點。準確的說，可以用一些優化演算法直接求最小間距，但是，升維的時候核要是正定的，且升維可數，而且不是很大的時候可以用。不建議這麼搞。
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