机器学习 凸优化基础教程

续杯啤酒

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/ U! p4 W2 q+ V* z3 X      ┣━━1.1优化绪论.mp4
      ┣━━1.2凸集.mp4
' B9 L4 @' E2 V. E. P; S      ┣━━1.3凸函数.mp4
# E, j# }5 ^( r" @5 T& _      ┣━━2.1线性规划模型的标准化.mp4
! z/ N- \* H% }7 w' d      ┣━━2.2求解的基本概念和性质.mp4
      ┣━━2.3图解法.mp4
6 L" v6 _* q" Z( \' R. Y1 h      ┣━━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
9 X, S; S6 Q4 k8 f      ┣━━3.2无约束问题的最优性条件（二）.mp4
# b' k# Z* a1 A# I$ N( F2 W; y      ┣━━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
( Y, R- ]8 ?7 @; i0 w8 F; l      ┣━━3.9总结.mp4
      ┣━━4.10牛顿法.mp4
! B: I' x' h0 L  {8 |      ┣━━4.11阻尼牛顿法.mp4
: J+ G+ ~; N$ }* u      ┣━━4.12共轭梯度法（一）.mp4
      ┣━━4.13共轭梯度法（二）.mp4
. i9 J% n' X5 K& y4 g/ j      ┣━━4.14总结.mp4
3 Z- v7 C1 U* L5 \" P: v      ┣━━4.1一维搜索（一）.mp4
. S& H8 }. R5 M      ┣━━4.2一维搜索（二）.mp4
, x1 S$ a# A6 I8 L/ K' e9 b; A: x      ┣━━4.3一维搜索0.618法.mp4
7 G1 @- [4 J9 k% ]6 g( x      ┣━━4.4一维搜索0.618法例题讲解.mp4
" H/ c& d! d# V" y8 E' F$ x      ┣━━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.mp┗━━4.9最速下降法举例.mp4
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