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• 200 1_ |a 机器学习中的一阶与随机优化方法 |A ji qi xue xi zhong de yi jie yu sui ji you hua fang fa |d = First-order and stochastic optimization methods for machine learning |f (美) 蓝光辉著 |g 刘晓鸿译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023

• 215 __ |a 460页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu

• 320 __ |a 有书目 (第453-460页)

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 500 10 |a First-order and stochastic optimization methods for machine learning |m Chinese

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 最优化算法

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 蓝光辉 |A lan guang hui |4 著

• 702 _0 |a 刘晓鸿 |A liu xiao hong |4 译

• 801 _0 |a CN |b NMU |c 20230613

• 905 __ |a SCNU |f TP181/4499

• 920 __ |a 242430 |z 1