Couvre les bases de l'optimisation, y compris les métriques, les normes, la convexité, les gradients et la régression logistique, en mettant l'accent sur les forts taux de convexité et de convergence.
Couvre les concepts essentiels de l'algèbre linéaire pour l'optimisation convexe, y compris les normes vectorielles, la décomposition des valeurs propres et les propriétés matricielles.
Explore les bases de l'optimisation telles que les normes, la convexité et la différentiabilité, ainsi que les applications pratiques et les taux de convergence.
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.
