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![机器学习中的一阶与随机优化方法 [美]蓝光辉(Guanghui Lan) 机械工业出版社 【新华书店正版图书】](images/model/guan/url_none.png)
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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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