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课程目标：
凸集，定义目标函数和约束函数的定义域。
凸函数，定义优化相关函数的凸性限制。
凸优化，中心内容的标准描述。
凸优化问题求解，核心内容。相关算法，梯度下降法、牛顿法、内点法等。
对偶问题，将一般优化问题转化为凸优化问题的有效手段，求解凸优化问题的有效方法。
适应人群：
人工智能学习开发
课程介绍：
凸优化之所以如此重要，是因为：
1、其应用非常广泛，机器学习中很多优化问题都要通过凸优化来求解；
2、在非凸优化中，凸优化同样起到重要的作用，很多非凸优化问题，可以转化为凸优化问题来解决；
3、如上引用所述，凸优化问题可以看作是具有成熟求解方法的问题，而其他优化问题则未必。
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发表于 2017-11-26 00:49:07
发表于 2018-7-24 22:22:21
