Principes de base de l'optimisation : normes, convexité, différentiabilité

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de l'optimisation, y compris les normes, la convexité, la différentiabilité et la douceur. Il approfondit des sujets tels que la matrice jacobienne, la règle de chaîne via les jacobiens, les fonctions de perte quadratique et logistique, les ensembles convexes, les coques convexes, la convexité des fonctions, les sous-différentiels, les fonctions de gradient de Lipschitz, la régression logistique, la convexité forte et les taux de convergence des séquences.