机器学习 凸优化基础教程

续杯啤酒

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% b. G' o% B: Q3 L: H; E9 k      ┣━━1.1优化绪论.mp4
% h2 P4 U; t; g! |; y      ┣━━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
& o: Q# V; I. P      ┣━━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
- Y5 B5 ?* s$ d      ┣━━3.1无约束问题的最优性条件（一）.mp4
3 I. H" H) g" ^  M, P3 J/ A      ┣━━3.2无约束问题的最优性条件（二）.mp4
& Z& ?6 u/ Y% W; y8 j. i      ┣━━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
( C9 h  L1 y$ g  }2 Z      ┣━━3.6优化设计问题的基本解法.mp4
      ┣━━3.7基本解法例题.mp4
2 l1 q! J* i5 p2 [; ?  `! \      ┣━━3.8算法收敛性和终止准则.mp4
8 L* L6 `1 R8 K2 D: F6 ?      ┣━━3.9总结.mp4
      ┣━━4.10牛顿法.mp4
% l; n% i- O1 c/ b7 e4 z6 o: Z) Y- ^      ┣━━4.11阻尼牛顿法.mp4
9 W( d5 U3 v, S  t8 D      ┣━━4.12共轭梯度法（一）.mp4
3 r/ _6 {5 d8 H1 V$ K6 z      ┣━━4.13共轭梯度法（二）.mp4
) Q9 E' F- C( K$ B: Z2 t* Y      ┣━━4.14总结.mp4
' |2 A* V3 |: k- }, `      ┣━━4.1一维搜索（一）.mp4
      ┣━━4.2一维搜索（二）.mp4
$ N5 u6 O  O# [1 p$ p; J2 |( h1 i      ┣━━4.3一维搜索0.618法.mp4
5 {  ?( K, J9 B+ X      ┣━━4.4一维搜索0.618法例题讲解.mp4
      ┣━━4.5一维搜索Fibonacci法.mp4
. S8 @8 H+ ]! a/ Q* h% @      ┣━━4.6函数逼近法.mp4
      ┣━━4.7一维搜索小结.mp4
, d, M4 q9 u  o( {5 W  _9 i" F      ┣━━4.8最速下降法.mp┗━━4.9最速下降法举例.mp4
" c" ~$ C# s1 {2 P' p8 u5 }

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