SVM求解之座標上升演算法（Coordinate Ascent）
第一：對於沒有極大值和極小值的函式，本演算法肯定計算不出來。但是，實際問題中，如果沒有極大值或極小值，說明建立的模型是錯誤的。
第二：程式本身確實無法知道是最大值還是最小值，因為求解最大值和最小的方法一模一樣，都是求偏導得到的。但是，對於很多實際問題，求解目標是明確的。
第三：函式有多個極大值和多個極小值的情況，或稱為區域性最小值（最大值），此時，演算法的計算結果與初始值的選取有很大的關係，初始值離哪個區域性最優值近，得到的結果就是這個區域性最優值。為了儘可能地找到全域性最優值，
可以隨機選多組初始值進行迭代，然後再從中選取最優解。
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