机器学习中的优化算法
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作者熊慧娟编著
出版社武汉大学出版社
ISBN9787307239951
出版时间2023-12
装帧平装
开本其他
定价30元
货号14892849
上书时间2024-09-06
商品详情
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作者简介
熊慧娟，女，1982年生，副教授，研究生导师。研究方向为数值优化、机器学习。本人近年的研究兴趣集中在机器学习中的优化模型的数值算法研究，相关工作先后获国家自然科学基金数学天元基金、青年基金等项目资助，相关研究结果在Computational Optimization and Applications, Optimization Methods and Software, Analysis and Applications等期刊上发表，曾受留学基金委资助去匹兹堡大学电子与信息工程系访学一年五个月。
目录
第1章绪论
1.1向量和矩阵范数
1.2多元函数分析
1.3凸分析基础
1.3.1凸集与凸集分离定理
1.3.2凸函数
1.3.3共轭函数
1.4很优化问题与算法基础
1.4.1很优化问题概述
1.4.2很优性条件
1.4.3很优化算法框架
第2章机器学习中的无约束优化模型与算法
2.1无约束机器学习模型的一阶算法
2.1.1梯度下降算法
2.1.2加速梯度下降算法
2.1.3随机梯度下降算法
2.1.4临近梯度下降算法
2.1.5临近随机梯度下降算法
……
精彩内容
近年来，机器学习问题及应用日益受到重视，相关问题的数学本质是数学优化模型。本书主要介绍目前机器学习领域常用的优化算法与实现、算法的收敛性及应用。内容主要包括绪论（优化理论基础、机器学习的常用优化模型介绍）、机器学习的凸优化模型的求解算法、机器学习的非凸优化模型的求解算法、机器学习的其他特殊模型（DC规划、双层规划等）的求解算法。 本书可作为高等院校相关专业机器学习等相关课程的教材或参考书，也可作为相关专业的研究人员和工程技术人员的参考书。
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