坐标上升法(Coordinate Ascent)每次通过更新函数中的一维，通过多次的迭代以达到优化函数的目的。
假设需要求解的优化问题的具体形式如下：
maxαW(α1,α2,⋯,αm)
其中，W是向量α⃗ 的函数。
更新过程为每次固定除αi以外的参数，求得满足条件的αi，直到算法收敛，具体的算法过程如下所示：
(图片来自参考文献1)
下面以如下的优化问题为例：
f(x1,x2)=−x21−3x22+2x1x2+6
在迭代的过程中，每次固定x2更新x1，在确定了x1的条件下，固定x1，更新x2，即：
∂f∂x1=−2x1+2x2
令其为0，得到：
x1=x2
再固定x2，得到：
∂f∂x2=−6x2+2x1
得到：
x2=13x1
不断按照上述的过程，直到算法收敛。下图是算法在整个过程中的更新曲线：