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Explore la maximisation de la diversité dans la sélection des documents, la détermination des cliques de graphes, les théorèmes sur le type négatif et l'optimisation convexe.
Couvre l'optimisation de portefeuille robuste sur le plan de la distribution pour maximiser l'utilité attendue avec des rendements d'actifs incertains.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Introduit des opérateurs proximaux et des méthodes de gradient conditionnel pour les problèmes convexes composites de minimisation dans l'optimisation des données.
