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凸优化
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2020 年 6 月 14 日
【斯坦福大学博士论文】 机器学习中的凸优化问题,108页pdf
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凸优化作为一个数学问题已经被研究了一个多世纪,并在许多应用领域的实践中应用了大约半个世纪,包括控制、金融、信号处理、数据挖掘和机器学习。本文主要研究凸优化的几个问题,以及机器学习的具体应用。
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https://searchworks.stanford.edu/view/13567828
【108页pdf】 Topics in convex optimization for machine learning
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让
可以自动“
学习
”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多
推论
问题属于
无程序可循难度
,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科
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