Какие из перечисленных методов используются для решения задач выпуклого программирования?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения реальных задач в бизнесе, науке и IT-сфере. Курс также охватывает основы визуализации данных и работу с большими массивами информации. Учебный процесс включает выполнение проектов и кейсов для закрепления навыков.
Варианты ответа:
- Метод градиентного спуска
- Метод сопряженных градиентов
- Метод штрафных функций
- Метод случайного поиска
- Метод гессиан
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Как называют точку х* = argmin { ϕ(x): x∈X}? Выберите несколько вариантов ответов.
- Из какой теоремы следует, что во всех точках локального минимума выпуклая функция имеет одинаковые значения?
- Какая теорема даёт условие существования решения задачи выпуклого программирования?
- Если вектор инструментальных переменных x* принадлежит допустимому множеству и на нём достигается значение целевой функции, большее или равное значениям функции в некоторой малой окрестности этого вектора, то он является:
- Какие задачи можно рассматривать как частный случай задач выпуклого программирования?