机器学习中的加速一阶优化算法 北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作，Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐
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机器学习邱锡鹏蒲公英书+林宙辰羽毛书 套装共2册 本套装含《神经网络与深度学习》和《机器学习中的加速一阶优化算法》各1册。
读者对象： 高校人工智能等相关专业方向的本科生和研究生；2.深度学习/机器学习/AI算法/自然语言处理工程师；3.从事机器学习和自然语言处理研究的专业人员；4.其他对深度学习和神经网络感兴趣的人员。 1）复旦大学邱锡鹏教授基于优秀科研和教学实践，历时5年时间静心写作、不断完善 ，深受好评的深度学习讲义 蒲公英书 正式版！ 2）字节跳动AI实验室主任李航、南京大学周志华教授、复旦大学吴立德教授强力推荐。 3）系统整理深度学习的知识体系，从机器学习基础、神经网络模型以及概率图模型三个层面来串联深度学习所涉及的知识点，兼具系统性、条理性和全面性。 4）适合自学与入门。在网站上配套了教学PPT以及针对每章知识点的编程练习，理论和实践结合，加深读者对知识的理解，并提高问题求解能力。 5）内容安排由浅入深，语言表达通俗
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111685005 Author 作者 林宙辰,李欢,方聪 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 280页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2021-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容，以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线，涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化，以及随机优化和分布式优化。
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机器学习中的一阶与随机优化方法 佐治亚理工学院教授力作，梳理前沿研究成果，讲解广泛应用的优化算法，同时涵盖必要的基础知识
优化方法的研究面临着数据的高维度、不确定性和非凸性等问题，同时，实时求解、分布式处理等需求的日益增多也给优化方法的应用带来了困难。 近年来，优化方法的研究已取得了重要进展，本书对这些工作进行了系统的梳理，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。全书从基础知识开始讲解，逐步进阶到为机器学习精心设计的复杂算法，涵盖适用于不同场景的算法方案，适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者参考。
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