?機器學習相關的高數(shù)培訓課程

課程內(nèi)容：

????概率論基礎：（多維）隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)值特征、大數(shù)定律和中心極限定理

????實戰(zhàn)

????代數(shù)與幾何基礎：矩陣與線性方程組、特殊矩陣、特征分析、矩陣變換

????實戰(zhàn)

????微積分：函數(shù)導數(shù)、泰勒展開、函數(shù)最優(yōu)值和導數(shù)為零的關系。

????實戰(zhàn)

????優(yōu)化：無約束優(yōu)化和導數(shù)為零的關系，帶約束優(yōu)化問題和拉格朗日法，凸函數(shù)，凸集合，凸優(yōu)化問題，對偶問題。最速下降法，牛頓法和擬牛頓法，動態(tài)規(guī)劃。

????機器學習相關實戰(zhàn)

????機器學習中的優(yōu)化方法：SVM對偶問題、基于擬牛頓法的LBFGS、基于近似梯度法的ISTA和基于擴張拉格朗日乘子法的ADMM

????機器學習相關實戰(zhàn)