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【Proof-Trivial】机器学习与数据科学中的【理论基础】与【算法讲解】【北京大学 文再文】
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本系列视频源于文再文老师的课程录像,Lecture notes在文老师个人主页,对应网址如下: http://faculty.bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/bigdata2023.html 章节介绍: 第一章:课程简介 第二章:线性规划、半定规划、二次锥规划 第三章:凸优化中的对偶理论 第四章:线性规划中的单纯形法和内点法 第五章:压缩感知和稀疏优化基本理论 第六章:稀疏优化中的算法 第七章:推荐系统与低秩矩阵恢复中的算法 第八章:最优传输问题 第九章:随机优化算法 第十章:随机特征值分解算法 第十一章:相位恢复与低温电子显微镜 第十二章:高维数据降维与网络流问题选讲 第十三章:Submodular优化与数据挖掘 第十四章:马尔科夫决策过程 第十五章:TD Learning 和 Q-Learning 第十六章:策略梯度法
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