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[人工智能]Convex Optimization凸优化2020春季学期

[人工智能]Convex Optimization凸优化2020春季学期

Convex Optimization凸优化2020春季学期 资源介绍


机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题。

凸优化,是数学最优化的一个子领域,研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。

凸优化问题的优势

资源目录:

Books
HW
Lecture_notes2019Spring
Project
[01]Introduction
[02]ConvexSet
[03]convexfunctions
[04]convexproblems
[05]Lagrangeduality
[06]DCP
[07]grad_descent_unconstrained
[08]grad_descent_constrained
[09]subgradient_methods
[10]mirror_descent
[11]proximal_gradient
[12]accelerated_gradient
[13]smoothing
[14]dual_method
[15]ADMM
[16]stochastic_gradient
[17]quasi_Newton
[18]Applications
Syllabus.pdf
凸优化2020_学习指南.pdf

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