书目详细信息
： 机器学习中的一阶与随机优化方法
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-72425-4:CNY169.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习中的一阶与随机优化方法/.(美) 蓝光辉著/.Guanghui Lan/.刘晓鸿译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2023 |
| 载体形态项： | 460页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 智能科学与技术丛书 |
| 提要文摘： | 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。 |
| 题名主题： | 机器学习 最优化算法 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 蓝光辉 著 |
| 个人名称次要： | 刘晓鸿 译 |
| 记录来源： | CN 思得乐 20240525 |