机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Convex optimization）与非凸优化（Non-convex optimization）两类。本次报告首先介绍了优化问题与机器学习的关系，进而针对凸优化理论，详细介绍与之相关的定义概念，最后重点讲解拉格朗日对偶优化方法，有助于理解SVM等算法的参数优化过程。
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