<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>ADMM on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/admm/</link><description>Recent content in ADMM on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 23 Jan 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/admm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>机器学习数学推导（四）：凸优化理论</title><link>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/04-%E5%87%B8%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AE%BA/</link><pubDate>Fri, 23 Jan 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/04-%E5%87%B8%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AE%BA/</guid><description>&lt;h2 id="本章概览" class="heading-anchor">本章概览&lt;a href="#%e6%9c%ac%e7%ab%a0%e6%a6%82%e8%a7%88" class="heading-link" aria-label="Permalink to this section" title="Copy link to this section">#&lt;/a>
&lt;/h2>&lt;p>1947 年，George Dantzig 提出了单纯形法，用于解决线性规划问题，现代优化理论由此诞生。八十年过去了，优化已成为机器学习的核心驱动力——无论是通过一行代码实现的线性回归，还是拥有 700 亿参数的语言模型，每个训练完成的模型本质上都是某个优化问题的答案。&lt;/p></description></item></channel></rss>