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图书信息
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最优化与机器学习
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| ISBN： | 9787302691136 |
定价： | ￥49.00 |
| 作者： | 王祥丰，蔡邢菊，陈彩华编著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2025年06月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 143页 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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10
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库区4/样本4
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2025-08-28
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其它供货商库存合计
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500
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2025-08-28
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图书简介 | | 本书全面探讨了机器学习中的最优化理论、方法与实践，特别是在人工智能颠覆性发展的背景下，包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习及强化学习等的应用。本书详细介绍了最优性条件、KKT条件、拉格朗日对偶等核心最优化理论，探讨了梯度下降法、邻近梯度法、牛顿法、拟牛顿方法(BFGS方法)、块坐标下降法、随机梯度类方法、增广拉格朗日方法、交替方向乘子法、双层规划等经典最优化方法，最后介绍了机器学习与最优化深度融合的先进学习优化方法。通过本书的学习，读者将能够全面理解机器学习中最优化问题的建模和求解计算，及其在实际问题中的应用，为后续的机器学习研究和实践奠定坚实的基础。 |
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