Metodi Di Ottimizzazione Per Big Data 2019/2020

Introduzione all'ottimizzazione: approccio modellistico

Problemi di ottimizzazione: classificazione

Problemi di Programmazione Matematica: condizioni di esistenza della soluzione 

Ottimizzazione vincolata: Ottimizzazione vincolata: condizioni di ottimo e algoritmi di soluzione. Condizioni di ottimo analitiche: condizioni di Fritz John, qualificazione dei vincoli (solo indipendenza lineare gradienti vincoli di eguaglianza e vincoli attivi) 

Duale di Wolfe e SVM: definizione e proprietà del duale di Wolfe nel caso generale e nel caso quadratico e sua applicazione all'addestramento di una Support Vector Machine (SVM). Risultato di Vapnik. SVM lineari e non lineari. Algoritmo SVMlight. Algoritmo delle coordinate per addestramento di SVM lineari.

Clustering: definizione del problema, algoritmo k-means batch e online. Clustering gerarchico sia agglomerativo che divisivo.

Software: AMPL e R