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Introduction
数学基础
微积分
概率
矩阵
最优化
凸集
凸优化基础
坐标下降算法
原始对偶内点法
无约束优化
一阶算法
梯度下降算法
信頼域
梯度投影法
共轭梯度法
Nesterov-涅斯捷罗夫
二阶算法
非平滑函数
次梯度法
PGD算法
ISTA
FISTA
约束优化
等式约束优化
不等式约束优化
罚函数法
增广largrangian法
ADMM
投影梯度法
对偶理论
对偶理论的补充
对偶理论碎碎念
随机梯度下降
正则化
线性回归
一元线性回归
广义线性模型
正则化
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LR损失函数
softmax
最大熵模型
信息熵
最大熵算法
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最大熵和LR
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svm碎碎念
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