数据科学优化方法大中专理科计算机孙怡帆编

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作者孙怡帆编

出版社中国人民大学出版社

ISBN9787300316703

出版时间2023-10

版次1

装帧平装

开本16

页数236页

字数338千字

定价49元

货号xhwx_1203127321

上书时间2024-12-29

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商品描述: 目录：

章导论

1.1本书虑的优化问题

1.2优化方法的特点和要求

1.3本书主要内容

第2章无约束优化方法基础

2.1优条件

2.2方法框架

2.3收敛准则

第2章题

第3章线搜索方法

3.1线搜索方法

3.2线搜索方法的收敛

3.3非线搜索方法

3.4非线搜索方法的收敛

第3章题

第4章负梯度方法

……

内容简介：

首先，本书在内容选择上坚持“经典”与“前沿”并重。一方面，系统全面地讲述了无约束和有约束优化问题的常用求解方法，包括负梯度方法、牛顿方法、拟牛顿方法、共轭梯度方法、罚函数方法等。另一方面，加入近几年在数据科学领域受到广泛关注的一些新型一阶优化方法，例如梯度下降方法、小批量梯度下降、动量方法、erov加速梯度方法、adam方法等。特别地，本书着重讲述了在数据科学中广泛使用的正则优化问题，并介绍其求解方法，包括坐标下降方法、近端方法和交替方向乘子方法。其次，本书注重理论和实践相结合。主要的优化方法均配有详细例子加以解释和阐述，并在章的后一节进行数值实验，通过几个典型的优化问题展示优化方法的实际数值表现，有助于读者对方法能建立起直观感受。

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