Méthodes d'optimisation : Convexité et descente progressive
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Explore le rôle du calcul dans les mathématiques de données, en mettant l'accent sur les méthodes itératives, l'optimisation, les estimateurs et les principes d'ascendance.
Explore la descente progressive stochastique avec la moyenne, la comparant avec la descente progressive, et discute des défis dans l'optimisation non convexe et les techniques de récupération clairsemées.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Explore l'estimation des moindres carrés, la projectivité, les facteurs d'optimisation, les effets d'aliasing et les techniques de dé-aliasing dans la conception expérimentale.
