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大数据分析中的算法
第9任务： 3.3对偶理论(2)
查看课程
任务列表
第1任务： 1.课程简介
第2任务： 2.1线性规划
第3任务： 2.2半定规划(1)
第4任务： 2.2半定规划(2)
第5任务： 2.4含锥约束的线性规划
第6任务： 3.1对偶问题定义
第7任务： 3.2对偶问题举例
第8任务： 3.3对偶理论(1)
第9任务： 3.3对偶理论(2)
第10任务： 4.1线性规划的性质
第11任务： 4.2原始单纯形法
第12任务： 4.3对偶单纯形法
第13任务： 4.4内点法
第14任务： 5.1压缩感知简介
第15任务： 5.2Spark、coherence、NSP
第16任务： 5.3RIP和dual ceretificate
第17任务： 6.1稀疏优化问题的形式
第18任务： 6.2近似点梯度法
第19任务： 6.3近似点梯度法的复杂度分析
第20任务： 6.4交替方向乘子法
第21任务： 6.5线性化的交替方向乘子法
第22任务： 7.1推荐系统与低秩矩阵恢复问题背景
第23任务： 7.2协同过滤模型
第24任务： 7.3隐因子模型
第25任务： 7.4低秩分解的模型与算法
第26任务： 7.5核范数优化的算法
第27任务： 7.6低秩分解的模型与算法
第28任务： 7.7矩阵分离和非负矩阵分解
第29任务： 8.1最优运输问题形式
第30任务： 8.2应用举例
第31任务： 8.3熵正则化
第32任务： 8.4Sinkhorn算法
第33任务： 8.5Sinkhorn-Newton
第34任务： 8.6Shielding Neighorhood
第35任务： 9.1随机优化算法问题背景
第36任务： 9.2泛化误差的理论分析
第37任务： 9.3次梯度法
第38任务： 9.4随机梯度下降
第39任务： 9.5方差缩减
第40任务： 9.6深度学习中的随机算法
第41任务： 10.1随机数值线性代数
第42任务： 10.2近似矩阵乘积
第43任务： 10.3近似SVD分解
第44任务： 10.4SVD中的随机采样
第45任务： 10.5矩阵近似的Single View
第46任务： 12.1SVD回顾
第47任务： 12.2主成分分析
第48任务： 12.3最大方差展开
第49任务： 12.4传感器网络定位问题
第50任务： 12.5网络流问题选讲(1)
第51任务： 12.6网络流问题选讲(2)
第52任务： 13.1Submodular优化与数据挖掘背景介绍
第53任务： 13.2Submodularity的定义
第54任务： 13.3Submodular极大化
第55任务： 13.4Submodular极小化
第56任务： 14.1强化学习简介
第57任务： 14.2MDP
第58任务： 14.３MDP举例
第59任务： 14.4Bellman Equation
第60任务： 14.5动态规划的迭代算法
第61任务： 14.6强化学习算法
第62任务： 15.1TD-learning
第63任务： 15.2表格Q-learning
第64任务： 15.3参数化的Q-learning
第65任务： 15.4DQN
第66任务： 16.1策略梯度法
第67任务： 16.2Actor-critic方法
第68任务： 16.3TRPO和PPO
第69任务： 16.4AlphaGo Zero
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