【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——数值优化与梯度下降
本课件主要包括以下内容： 优化简介 上次课程回顾：线性回归 大规模最小二乘 寻找局部最小值的梯度下降法 二维梯度下降 存在奇异点的最小二乘 鲁棒回归 基于L1-范数的回归 L1-范数的平滑近似 “Brittle”回归 Log-Sum-Exp函数 为什么使用负梯度方向？ 归一化步骤 非平滑的梯度下降 随机抽样一致性（RANSAC） 英文原文课件下载地址： http://page5.dfpan.com
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