在线凸优化(第2版)
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全新
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作者[美]埃拉德·哈赞
出版社清华大学出版社
出版时间2024-06
版次1
装帧其他
货号文轩10.20
上书时间2024-10-21
商品详情
- 品相描述:全新
图书标准信息
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作者
[美]埃拉德·哈赞
-
出版社
清华大学出版社
-
出版时间
2024-06
-
版次
1
-
ISBN
9787302661122
-
定价
99.80元
-
装帧
其他
-
开本
32开
-
页数
236页
-
字数
242千字
- 【内容简介】
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本书全面更新,深入探索优化和机器学习交叉领域,详细介绍日常生活中许多系统和模型的优化过程。
第2版亮点:增加了关于提升、自适应遗憾和可接近性的章节
扩大了优化和学习理论的覆盖面
应用实例包含专家建议投资组合选择、矩阵补全推荐系统和支持向量机训练等
指导学生完成练习
- 【目录】
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第1章导论
1.1在线凸优化设置
1.2可用OCO建模的问题示例
1.2.1从专家建议中预测
1.2.2在线垃圾邮件过滤
1.2.3在线最短路径
1.2.4投资组合选择
1.2.5矩阵补全和推荐系统
1.3混合的开始:从专家建议中学习
1.3.1加权多数算法
1.3.2随机加权多数
1.3.3Hedge
1.4文献评述
1.5练习
第2章凸优化基本概念
2.1基本定义和设置
2.1.1凸集上的投影
2.1.2很优条件介绍
2.2梯度下降
2.2.1Polyak步长
2.2.2度量与很优值之间的距离
……
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