[占坑,暂时只写了大纲!] 凸优化笔记----2017 HIT 暑期学校学到的一点儿东西
2017-07-25 21:47
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说明
主要写下记录的一点儿笔记(以防白听啊!!)。由于他讲的是比较形象化的,所以记录时也是。暂时只记录大纲:
第一堂
核心思想:大部分的机器学习问题都可以转换为优化问题。优化问题就可以用梯度下降进行求解。分类问题的优化表示
正则项加入的形象说明
PCA以及Kmeans的优化问题表示
第二堂
投影梯度下降(PGD)
基础知识
Bregman divergence
subdifferential
Lipchitz continous
满足Lipchitz连续条件的梯度下降收敛速率的证明
满足smoothness的梯度下降收敛速率证明
第三堂
Bregman divergence对于两个常见函数的具体形式
满足strong convexity且Lipchitz连续的梯度下降收敛速率的证明
满足smoothness和strong convexity的投影梯度下降收敛速率的证明
随机梯度下降的收敛速率
PPT上的一些东西
第四堂
推荐的两篇博客
Mirror descent
那个PPT
推荐他们实验室的Ray。。
Bootstrap
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