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1. 機器學習相關的高數培訓
   ? 機器學習相關的高數培訓
   課程內容：
   ???? 概率論基礎：（多維）隨機變量及其分布、隨機變量的數值特征、大數定律和中心極限定理
   ???? 實戰
   ???? 代數與幾何基礎：矩陣與線性方程組、特殊矩陣、特征分析、矩陣變換
   ???? 實戰
   ???? 微積分：函數導數、泰勒展開、函數最優值和導數為零的關系。
   ???? 實戰
   ???? 優化：無約束優化和導數為零的關系，帶約束優化問題和拉格朗日法，凸函數，凸集合，凸優化問題，對偶問題。最速下降法，牛頓法和擬牛頓法，動態規劃。
   ???? 機器學習相關實戰
   ???? 機器學習中的優化方法：SVM對偶問題、基于擬牛頓法的LBFGS、基于近似梯度法的ISTA和基于擴張拉格朗日乘子法的ADMM
   ???? 機器學習相關實戰
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