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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
逻辑回归
LR的工程化
LR损失函数
softmax
最大熵模型
信息熵
最大熵算法
最大熵模型求解
最大熵和LR
最大熵优缺点
SVM
线性SVM
软间隔SVM
非线性SVM
SMO
SVM的优点缺点
svm碎碎念
决策树
决策树-算法
随机森林
集成方法
Boosting
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特征工程
特征工程例子
特征选择
模型优化
模型评估
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机器学习理论
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原始对偶内点法
原始对偶内点法
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