Ottimizzazione e machine learning
Il ponte fra le due discipline: un modello di apprendimento è, alla fine, un problema di ottimizzazione da risolvere con lo stesso solver del resto del corso. Un QP che classifica e un LP che stima.
-
Support Vector Machine
La SVM come QP convesso: margine massimo, formulazione duale, support vector e kernel — senza librerie di machine learning.
-
Regressione robusta e quantile
Stimare i parametri con un LP: scarti assoluti invece che quadratici, punti di appoggio dai duali e il quantile che serve al newsvendor.