研究目标与约束均为凸时的最优化问题。
它像在山谷里找最低那口井：你只要顺着坡一直往下走，基本不会掉进假洼地兜圈子。
常用于经典模型训练和资源分配等稳定求最优场景。
Optimization它是最优化中的一类，特点是更容易找到全局最优。
Gradient Descent很多凸问题能用梯度下降高效求解。
Logistic Regression逻辑回归训练通常可表述为凸优化问题。
SVM支持向量机的经典训练目标就是凸的。