Explore la dualité dans la programmation linéaire, la dualité forte, le relâchement complémentaire et l'interprétation économique des variables doubles en tant que prix.
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.
Couvre la récapitulation de Support Vector Regression avec un accent sur l'optimisation convexe et son équivalence à la régression du processus gaussien.
S'oriente vers la dualité dans l'optimisation, la dualité faible, les certificats de coûts et la transformation des programmes non linéaires en programmes linéaires.