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Explore la dualité dans la programmation linéaire, la dualité forte, le relâchement complémentaire et l'interprétation économique des variables doubles en tant que prix.
Explore les flux réseau, la méthode simplex, la programmation linéaire, les solutions arborescentes et les solutions doubles dans les problèmes d'optimisation.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Explore la maximisation des marges pour une meilleure classification à l'aide de machines vectorielles de support et l'importance de choisir le bon paramètre.
Explore les problèmes d'optimisation classiques de modélisation en tant que problèmes linéaires mixtes, en se concentrant sur le problème du sac à dos et ses applications.
