機器學習中的優化演算法熊慧娟 9787307239951 【台灣高等教育出版社】

Name: 機器學習中的優化演算法 熊慧娟 9787307239951 【台灣高等教育出版社】
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書名：機器學習中的優化演算法
ISBN：9787307239951
出版社：武漢大學
著編譯者：熊慧娟
頁數：100
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1610588
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內容簡介

近年來，機器學習問題及應用日益受到重視，相關問題的數學本質是數學優化模型。本書主要介紹目前機器學習領域常用的優化演算法與實現、演算法的收斂性及應用。內容主要包括緒論（優化理論基礎、機器學習的常用優化模型介紹）、機器學習的凸優化模型的求解演算法、機器學習的非凸優化模型的求解演算法、機器學習的其他特殊模型（DC規劃、雙層規劃等）的求解演算法。本書可作為高等院校相關專業機器學習等相關課程的教材或參考書，也可作為相關專業的研究人員和工程技術人員的參考書。

第1章緒論
1 1 向量和矩陣范數
1 2 多元函數分析
1 3 凸分析基礎
1 3 1 凸集與凸集分離定理
1 3 2 凸函數
1 3 3 共軛函數
1 4 最優化問題與演算法基礎
1 4 1 最優化問題概述
1 4 2 最優性條件
1 4 3 最優化演算法框架
第2章機器學習中的無約束優化模型與演算法
2 1 無約束機器學習模型的一階演算法
2 1 1 梯度下降演算法
2 1 2 加速梯度下降演算法
2 1 3 隨機梯度下降演算法
2 1 4 臨近梯度下降演算法
2 1 5 臨近隨機梯度下降演算法
2 1 6 應用舉例
2 2 無約束機器學習模型的二階演算法
2 2 1 無約束優化問題的Newton演算法
2 2 2 無約束優化問題的擬Newton演算法
2 2 3 無約束機器學習模型的子採樣Newton型演算法
2 2 4 無約束機器學習模型的臨近Newton型演算法
第3章機器學習中的約束優化模型與演算法
3 1 投影梯度演算法
3 1 1 投影與投影矩陣
3 1 2 投影梯度法
3 2 條件梯度及其加速演算法
3 2 1 條件梯度法及收斂性
3 2 2 加速條件梯度滑動演算法
3 3 原對偶內點法
3 3 1 凸二次規劃的原對偶內點法
3 3 2 內點法在支持向量機中的應用
3 4 ADMM演算法
3 4 1 預備知識
3 4 2 ADMM演算法
3 4 3 ADMM的改進演算法
3 4 4 ADMM在機器學習中的應用
第4章其他規劃模型與演算法
4 1 DC規劃
4 1 1 DC規劃
4 1 2 基於ramp損失函數的支持向量機模型的DCA演算法
4 2 Minimax規劃
4 2 1 Minimax規劃的最優性條件
4 2 2 Minimax規劃的演算法
4 2 3 魯棒神經網路訓練的Minimax規劃模型
4 3 雙層規劃
4 3 1 雙層規劃模型簡介
4 3 2 雙層規劃模型的演算法
4 3 3 機器學習超參數優化的雙層規劃模型
參考文獻
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