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题名/责任者:

机器学习中的一阶与随机优化方法/(美) 蓝光辉著 刘晓鸿译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72425-4/CNY169.00

载体形态项:

460页:图;26cm

统一题名:

First-order and stochastic optimization methods for machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

蓝光辉 著

个人次要责任者:

刘晓鸿 译

学科主题:

机器学习-最优化算法

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第453-460页)

提要文摘附注:

本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理，旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络，掌握必要的基础知识，进而推进前沿研究工作。本书首先介绍流行的机器学习模式，对重要的优化理论进行回顾，接着重点讨论已广泛应用于优化的算法，以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法，包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。

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