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课程介绍
0 s. P+ W- w& Y3 k. I3 l9 e矩阵与凸优化数学专题课程，人工智能算法必备的数学基础。
7 T( i) {" J% e6 k. X课程目录' R5 |& p7 H- R2 F2 Z
理解矩阵
0 S+ Z) a/ N# w# r8 v第1课 理解矩阵8 t7 o2 S) h5 ^8 t: Z
知识点1：线性空间与线性映射，矩阵的几何意义 w2 X0 p7 q2 F: k/ H( n
实战项目：线性回归，最小二乘法
: E6 q+ j8 s: W) k第2课 理解微积分和凸优化
8 V, E$ A8 e8 R, z% b知识点1：矩阵的相似变换、相合变换，对称方阵的正交相似标准型
! ]! @8 D! K! ?" ^! w- r, | s- y实战项目：SVD 与 PCA
; t: Q# E% |5 T8 e( _: b$ S0 q( O理解微积分和凸优化
( g6 L/ c/ x2 D$ `! {/ e7 q4 N# n# R0 R# w& h3 J
; a% z5 ~6 b5 a! }2 T第3课 微积分与逼近论: T5 l8 N8 ~! }$ W
知识点1：简单回顾极限，微分，积分基本概念，利用逼近的思想理解微分，用积分的手段理解概率 L9 n9 ?' ]- J
实战项目：梯度下降法，牛顿法，极大似然估计
. a# z$ E6 I4 D; d4 Z, W第4课 凸优化初步
; }# ~9 H2 r) Q- m7 J知识点1：优化凸优化介绍，凸函数与凸集合，琴生不等式的几何意义
2 u7 W# G3 x2 J2 M* Q% b/ R V' @实战项目：混合高斯模型与EM算法简介) `/ t. S% ^8 \2 l, ~2 k( _6 q( r
掌握凸优化及其应用- I3 f1 ?: g; O; m
$ O. [: T6 _' @. s; p" v/ g8 c8 \4 c
第5课 凸优化进阶
- y# A8 }% `' D知识点1：优化问题的对偶问题，KKT条件
: n* r# J7 W' \+ B# D) g: }实战项目：优化问题举例3 X2 w! D' @ s, w, L
第6课 凸优化在机器学习中的应用
2 q; @8 e' D. Z! J2 N实战项目：SVM简介% D5 Y. R# _1 t: v
实战项目：压缩感知与图像处理
8 Y, A) \ [# c% p q& D8 \, ]# N& |* b8 }. w/ I; S2 S& t4 g# L9 Q
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-7 21:12:03
