Optimisation
L'optimisation regroupe les méthodes pour minimiser (ou maximiser) une fonction objectif, avec ou sans contraintes — fondement de la régression, du machine learning et de l'allocation de portefeuille.
Pages détaillées
| Sujet | Contenu |
|---|---|
Optimisation convexe | Problèmes convexes, KKT, Lagrange, dualité, LP/QP |
Descente de gradient | GD, SGD, momentum, pas d'apprentissage, convergence |
À venir
- Newton et quasi-Newton
- Régularisation
- Optimisation quadratique
- Optimisation de portefeuille
- Problèmes mal conditionnés