机器学习——凸优化基础教程，视频资源下载

课程名称

机器学习——凸优化基础教程，视频资源下载

课程介绍

凸优化是用数学方法研究最优方案的选择问题，是数学的一个重要分支，尤其在人工智能及机器学习中有着十分广泛的应用，主要内容包括：凸集凸函数、线性规划及其对偶理论、优化条件、无约束优化问题。

课程目录

1.1优化绪论.mp4

1.2凸集.mp4

1.3凸函数.mp4

2.1线性规划模型的标准化.mp4

2.2求解的基本概念和性质.mp4

2.3图解法.mp4

2.4单纯形法（上）.mp4

2.5单纯形法（下）.mp4

2.6对偶问题定义.mp4

2.7对偶问题例题讲解.mp4

3.1无约束问题的最优性条件（一）.mp4

3.2无约束问题的最优性条件（二）.mp4

3.3约束问题的最优性条件（一）.mp4

3.4约束问题的最优性条件（二）.mp4

3.5约束问题的最优性条件（三）.mp4

3.6优化设计问题的基本解法.mp4

3.7基本解法例题.mp4

3.8算法收敛性和终止准则.mp4

3.9总结.mp4

4.10牛顿法.mp4

4.1一维搜索（一）.mp4

4.11阻尼牛顿法.mp4

4.12共轭梯度法（一）.mp4

4.13共轭梯度法（二）.mp4

4.14总结.mp4

4.2一维搜索（二）.mp4

4.3一维搜索0.618法.mp4

4.4一维搜索0.618法例题讲解.mp4

4.5一维搜索Fibonacci法.mp4

4.6函数逼近法.mp4

4.7一维搜索小结.mp4

4.8最速下降法.mp4

4.9最速下降法举例.mp4

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