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课程目标: 凸集,定义目标函数和约束函数的定义域。 凸函数,定义优化相关函数的凸忄生限制。 凸优化,中心内容的标准描述。 凸优化问题求解,核心内容。相关算法,梯度下降法、牛顿法、内点法等。 对偶问题,将一般优化问题转化为凸优化问题的有效手段,求解凸优化问题的有效方法。 适应人群: 人工智能学习开发 课程介绍: 凸优化之所以如此重要,是因为: 1、其应用非常广泛,机器学习中很多优化问题都要通过凸优化来求解; 2、在非凸优化中,凸优化同样起到重要的作用,很多非凸优化问题,可以转化为凸优化问题来解决; 3、如上引用所述,凸优化问题可以看作是具有成熟求解方法的问题,而其他优化问题则未必。
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