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机器学习中的优化算法 第一课

机器学习中的优化算法 第一课


如果一个人的论文中的formulation不严谨，那么他的理论部分基本可以不看。


优化问题的一般formulation：,一般都是凸函数，如果要放开的话，那么有的时候是非凸的，比如在稀疏恢复的时候一些例子。


优化关心的两个问题：

1.收敛性（注意一定要收敛到满足一阶条件的点，不然是不合要求的收敛性证明）

2.收敛率


ML问题三要素：表达+评估+优化：


近年来的优化的应用领域：



No free lunch理论：A,B两种优化方法，对一个包含全部函数的空间里，perform on average equally well

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