Machine Learning Lecture 12 "Gradient Descent / Newton's Method" -Cornell CS4780 SP17

Machine Learning Lecture 13 "Linear / Ridge Regression" -Cornell CS4780 SP17

Visually Explained: Newton's Method in Optimization

Opus 4.5 Король вернулся?

Machine Learning Lecture 14 "(Linear) Support Vector Machines" -Cornell CS4780 SP17

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Алгоритмы численной оптимизации: градиентный спуск

Machine Learning Lecture 32 "Boosting" -Cornell CS4780 SP17

25. Stochastic Gradient Descent

The Armijo and Wolfe conditions (DS4DS 3.07)

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Gradient Descent, Step-by-Step

Newton's Method for optimization

Machine Learning Lecture 15 "(Linear) Support Vector Machines continued" -Cornell CS4780 SP17

Градиентный спуск с нуля на Python

Андрей Коняев — Бифуркации в быту и в математике

Newton's Method (1 of 2: How does it work?)

Введение в градиентный спуск || Оптимизация многомерных уравнений

Descent methods and line search: preconditioned steepest descent

Gradient Descent | Neural Networks

Stochastic Gradient Descent (SGD): Classical Convergence Theorem