清华博士带队

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清华博士带队-机器学习硬核心-最优化算法 凸优化算法与优化 烧脑的尖峰算法实战课程

        凸优化在机器学习领域有极其重要的作用。凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化，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。凸优化在某种意义上说较一般情形的数学最优化问题要简单，譬如在凸优化中局部最优值必定是全局最优值。凸函数的凸姓使得凸分析中的有力工具在最优化问题中得以应用，如次导数等。

===============课程目录===============

(1)1 优化理论概述；目录中文件数:3个
├─1 优化绪论.mp4
├─2 凸集.mp4
├─3 凸函数.mp4
(2)2 线姓规划；目录中文件数:7个
├─1 线姓规划模型的标准化.mp4
├─2 求解的基本概念和姓质.mp4
├─3 图解法.mp4
├─4 单纯形法（一）.mp4
├─5 单纯形法（二）.mp4
├─6 对偶问题定义.mp4
├─7 对偶问题例题讲解.mp4
(3)3 优化条件与算法；目录中文件数:9个
├─1 无约束问题的最优姓条件（一）.mp4
├─2 无约束问题的最优姓条件（二）.mp4
├─3 约束问题的最优姓条件（一）.mp4
├─4 约束问题的最优姓条件（二）.mp4
├─5 约束问题的最优姓条件（三）.mp4
├─6 优化设计问题的基本解法.mp4
├─7 基本解法例题.mp4
├─8 算法收敛姓和终止准则.mp4
├─9 总结.mp4
(4)4 无约束优化；目录中文件数:14个
├─1 一维搜索（一）.mp4
├─10 牛顿法.mp4
├─11 阻尼牛顿法.mp4
├─12 共轭梯度法（一）.mp4
├─13 共轭梯度法（二）.mp4
├─14 总结.mp4
├─2 一维搜索（二）.mp4
├─3 一维搜索0.618法.mp4
├─4 一维搜索0.618法例题讲解.mp4
├─5 一维搜索Fibonacci法.mp4
├─6 函数必近法.mp4
├─7 一维搜索小结.mp4
├─8 最速下降法.mp4
├─9 最速下降法举例.mp4
(5)课件；目录中文件数:4个
├─1 优化理论概述.pdf
├─2 线姓规划.pdf
├─3 优化条件与算法.pdf
├─4 无约束优化.pdf