Nguyen Quoc Viet

Bài tập môn Tối ưu hóa nâng cao, lớp Khoa học dữ liệu. Nội dung là tự cài đặt và so sánh bốn thuật toán tối ưu hóa trên bài toán hồi quy tuyến tính có hiệu chỉnh Ridge, dữ liệu Lending Club 2007-2018: gradient descent toàn phần, SGD thuần với lô một mẫu, mini-batch SGD và phương pháp Newton, mỗi thuật toán chạy với cả bước cố định lẫn backtracking line search theo điều kiện Armijo. Kế hoạch chi tiết: KEHOACHTRIENKHAI.md. Quy tắc làm việc: CLAUDE.md, kèm \min{w \in \mathbb{R}^d} \quad f(w) = \frac{1}{2n} \left\| Xw - y \right\|2^2 + \frac{\lambda}{2} \left\| w \right\|2^2 Hàm mục tiêu lồi mạnh và có nghiệm đóng, nên $f^$ tính được chính xác tới sai số máy và mọi biểu đồ hội tụ đều vẽ $f(wk)…