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机器学习中的一阶与随机优化方法
| 著者 | (美)蓝光辉(Guanghui Lan)著,刘晓鸿译 |
| ISBN | 9787111724254 |
| 中图分类 | TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 机械工业出版社 |
| 丛书名 | 智能科学与技术丛书 |
| 出版年 | 2023 |
| 页码 | 460页 |
| 价格 | ¥169.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8/10
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📝 内容简介
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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