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Stanford的Convex Optimization

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沽名钓誉 发表于 2017-7-13 18:14:29 | 显示全部楼层 |阅读模式

[其他]Convex Optimization #25 - 2014-01-21@Stanford

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1. 课程的基本信息:课程平台,开课学校,课程全名,开课时间,课程链接。课程平台:stanford Online
开课学校:Stanford
课程全名:Convex optimzation
开课时间:2014.01.21
课程链接:https://lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101/Winter2014/about
2. 课程难度,作业量,每周花在这门课的时间,以及你的基础(是初学者?还是本来就是你的专业内容?)
课程难度:中上,我感觉挺难的,数学要求比较高
作业量:几乎每周都有作业
所花时间:官网说每周10小时左
我的基础:本硕都是学控制的,数学基础还好,但是也忘差不多了
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦(请具体!
感想:这门课我刚跟不久,就感觉挺抽象的,对数学基础要求较高,之前学的微积分和线性代数等都忘的差不多了,所以基本上大部分时间都是在补基础
收获:我认为凸优化是机器学习的基础和延伸,我也是本着深入了解机器学习的目的来学这门课的,虽然还没上完这门课,感觉还是挺值得学的。数学基础进行了复习和巩固,也为机器学习的科研做好准备。
4. 如果让你重新学过这门课,你会在学习方法上,背景提升上会有什么样的改进(选答)

我认为应该先补好数学基础,进行预习,再来上这门课效果会更好。
5. 这门课和其他你跟过的课,用过的资源或者是学校上过的课有什么区别?(选答,如果你还跟过其他类似的课的话)
硕士期间旁听过最优化的课,和这门课还是有很大区别的。课程的教材是老师自己编的,应该是凸优化的权威,教材很值得仔细读读。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议(请具体!可包括任何方面)

记笔记,复习数学知识
 楼主| 沽名钓誉 发表于 2017-7-13 18:15:42 | 显示全部楼层
发错地方了,请版主删帖吧
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全球28万学生4.7分推荐
fnwa 发表于 2017-7-15 16:01:52 | 显示全部楼层
感觉是搞机器学习的phd必修课啊,学长

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JayWang67 发表于 2018-2-5 10:57:32 | 显示全部楼层
早就想学这门课了,修过学校的最优化太烂了,但是现在还没上手
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