【Mark Schmidt课件】凸优化MATLAB实战训练之非平滑优化

本课件包含的主要内容为：

1. 研究动机：稀疏正则化

2. 次梯度与次微分

3. L1正则化问题的次微分

4. 练习：次梯度方法

5. 次梯度的替代方法

6. 近端梯度法

7. 近端算子的有用特性

8. 非平滑优化的最速下降

英文原文课件下载地址：

http://page2.dfpan.com/fs/dlcjd221b2912607f25/

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