在线凸优化（第2版）

图书标准信息

• 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】

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】

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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