數據科學和機器學習中的優化理論與算法（下）

本場Chat希望從基礎知識的角度，用大白話儘可能全地對數據科學和機器學習中用到的最簡單的優化理論和算法做一個小結。本場 Chat 內容如下： 優化中涉及的線性代數數學基礎 最優化理論中最常提到的一些定義、定理 求解無約束優化問題的常用算法簡介 線搜索方法簡述（梯度下降法、牛頓法等） 信賴域方法的數學原理與算法 共軛梯度方法（線性CG、非線性CG） 擬牛頓方法（DFP、BFGS、SR1、BB） 最小

>>阅读原文<<