《最优化理论与方法》复习笔记
最优化理论与方法《最优化原理与应用》期末复习重点总览第一部分：课程知识体系与核心思想核心理念：本课程内容（凸优化、迭代算法等）是机器学习、深度学习模型的底层数学基础。理解这些知识，有助于你从原理上把握模型（如交叉熵损失函数）为何有效，以及如何求解，这是区别于单纯使用工具的“职业培训”的关键。第二部分：各章节重点梳理及题型预测第一讲：最优化问题分类重点概念：约束优化 vs. 无约束优化线性规划、二次规划要求：清晰掌握定义和分类。第二讲：凸集合定义：集合中任意两点的连线仍在该集合内。（几何直观：没有“凹陷”）证明方法：直接用定义证明。利用凸集合的运算性质（如：两个凸集的交集、仿射变换后的集仍...
最近评论