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SELECT Lab::Tutorial at ICML 2008: Beyond Convexity - Submodularity in Machine Learning
Beyond Convexity: Submodularity in Machine Learning Description Convex optimization has become a main workhorse for many machine learning algorithms during the past ten years. When minimizing a convex loss function for, e.g., training a Support Vector Machine, we can rest assured to efficiently find an optimal solution, even for large problems. In recent years, another fundamental problem st
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GLPKで楽しく最適化しよう！
since 2004/05/01 last update 2005/04/08 access: new! 最新版 glpk4.8 をアップロードしました。 new! 久しぶりに記事を追加しました。 new! GLPKスーパー簡易マニュアルを追加しました。 このページの目的 GLPK(GNU Linear Programming Kit)は最適化の入門者からプロまで幅広く使える 大変良くできたフリーの線形計画ソルバーです。 しかし残念なことに日本においてはほとんど普及しておらず、 付属マニュアルも英語のため、とても敷居の高いものになっています。 また、Unix上で動かすことが前提で作られているので、Windows上で 動作させることがなかなか面倒です。 そこで、WindowsのDOSで動作するようにバイナリも配布することにしました。 このページでは数理計画とは何か、から
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EE364a: Convex Optimization I
