Fournit un aperçu des techniques d'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient et les propriétés des fonctions convexes dans l'apprentissage automatique.
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
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 des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
