机器学习与凸优化技术总概括（statistical machine learning and convex optimization）

目前大数据技术应用面越来越广，比如：投放广告、推荐系统、目标识别、生物科技、健康医疗等等，掌握必要的大数据技术有利于挖掘数据背后的价值。

引言

大规模机器学习与优化技术
函数类（凸函数，平滑函数等）
传统的统计分析方法

凸优化经典方法

平滑优化
非平滑优化
邻d近优化

经典随机逼近

渐进分析
Robbins-Monro 算法
Polyak-Rupert 平均

非平滑随机逼近

随机梯度和平均
非渐进的结果
强凸VS非强凸

平滑随机渐进算法

Non-asymptotic analysis for smooth functions
Logistic regression
Least-squares regression without decaying step-sizes

有限的数据集

Gradient methods with exponential convergence rates
Convex duality
Dual stochastic coordinate descent - Frank-Wolfe