Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Introduit des opérateurs proximaux, des méthodes de gradient et une optimisation contrainte, explorant leur convergence et leurs applications pratiques.
Couvre les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes et non convexes, y compris la minimisation convexe lisse sans contrainte, lestimation de la vraisemblance maximale, et des exemples comme la régression de crête et la classification dimage.
Couvre la régression polynôme, la descente en gradient, le surajustement, le sous-ajustement, la régularisation et la mise à l'échelle des caractéristiques dans les algorithmes d'optimisation.
Couvre la récapitulation de Support Vector Regression avec un accent sur l'optimisation convexe et son équivalence à la régression du processus gaussien.
