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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:10

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,2023.5
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
个人次要责任者:
刘晓鸿
学科主题:
机器学习-最优化算法
中图法分类号:
TP181
出版发行附注:
本书中文简体字版由Springer授权机械工业出版社独家出版
责任者附注:
蓝光辉 (Guanghui Lan), 佐治亚理工学院工业与系统工程学院教授, 之前曾任教于佛罗里达大学工业与系统工程系。研究方向为随机优化和非线性规划的理论、算法与应用。刘晓鸿, 北京邮电大学计算机学院副教授, 研究方向为模式识别与人工智能、嵌入式实时系统、智能交通系统等。
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。
使用对象附注:
本书适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的广大读者阅读参考
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