总目录
一、 凸优化基础（Convex Optimization basics）
- 凸优化基础（Convex Optimization basics）
二、 一阶梯度方法（First-order methods）
- 梯度下降（Gradient Descent）
- 次梯度（Subgradients）
- 近端梯度法（Proximal Gradient Descent）
- 随机梯度下降（Stochastic gradient descent）
待更新。。。
参考资料: CMU， Convex Optimization