【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——數值優化與梯度下降
本課件主要包括以下內容：
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優化簡介
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上次課程回顧：線性迴歸
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大規模最小二乘
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尋找區域性最小值的梯度下降法
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二維梯度下降
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存在奇異點的最小二乘
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魯棒迴歸
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基於L1-範數的迴歸
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L1-範數的平滑近似
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“Brittle”迴歸
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Log-Sum-Exp函式
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為什麼使用負梯度方向？
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歸一化步驟
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非平滑的梯度下降
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隨機抽樣一致性（RANSAC）
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