【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——數值優化與梯度下降
本課件主要包括以下內容： 優化簡介 上次課程回顧：線性迴歸 大規模最小二乘 尋找局部最小值的梯度下降法 二維梯度下降 存在奇異點的最小二乘 魯棒迴歸 基於L1-範數的迴歸 L1-範數的平滑近似 「Brittle」迴歸 Log-Sum-Exp函數 爲什麼使用負梯度方向？ 歸一化步驟 非平滑的梯度下降 隨機抽樣一致性（RANSAC） 英文原文課件下載地址： http://page5.dfpan.com
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