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优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性)
统计机器学习（StatisticalMachineLearning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。凸优化（convexoptimization）是指一种
深度学习笔记：优化方法总结(Momentum,RMSProp,Adam)，翻译的文档（20180721），优化学习入门很好的资料。
凸优化——中文版 机器学习
该书很好地介绍了凸优化的基础知识，对要用到凸优化知识的朋友相信会很有用处。
凸优化的程序包，载入到matlab目录中可以运行对应的凸优化函数，非常好用，使得凸优化平民化，易操作，发papers神器，不容错过！
稀疏重构技术中，凸优化作为其中的重要的算法，其应用场景很广泛，这个针对MATLAB的工具箱是其中的一个应用部件。
MIT 凸分析与优化方面的课件， 中文版的。
斯坦福的《凸优化》课程配套的求解凸优化问题的Matlab工具包。
《凸优化》高清版 带目录
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