機器學習中的數學(七)--凸優化的基礎知識

寫在前面       《機器學習中的數學》系列主要列舉了在機器學習中用到的較多的數學知識，包括微積分，線性代數，概率統計，信息論以及凸優化等等。本系列重在描述基本概念，並不在應用的方面的做深入的探討，如果想更深的瞭解某一方面的知識，請自行查找研究。 1.幾何體的向量表示 已知二維平面上兩定點A(5,1),B(2,3)，給出線段AB的方程表示如下： 如果將點A看成向量A，點B看成向量b,則線段AB的

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