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图书信息
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机器学习与数据科学中的优化算法
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| ISBN: | 9787111787655 |
定价: | ¥79.00 |
| 作者: | (美)斯蒂芬·J.赖特(Stephen J. Wright),(美)本杰明·雷希特(Benjamin Recht)著 |
出版社: | 机械工业出版社 |
| 出版时间: | 2025年08月 |
开本: | 24cm |
| 页数: | 214页 |
中图法: | TP181 |
相关供货商
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北京人天书店有限公司
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44
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读买1/库区13/库区4/库区7/样本13/样本4
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2026-04-30
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其它供货商库存合计
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500
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2026-04-29
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图书简介 | | 本书以一种紧凑且自成体系的方式涵盖了优化算法的基础知识,重点介绍了与数据科学最相关的技术。具体来说,本书首先展示了数据科学中的许多标准问题都可以表述为优化问题。接下来,描述并分析了优化领域的许多基本方法,包括用于平滑函数(特别是凸函数)的无约束优化的梯度法和加速梯度法、随机梯度法(机器学习中的主要算法)、坐标下降法、用于约束优化问题的几种关键算法、用于最小化数据科学中出现的非平滑函数的算法、非平滑函数和优化对偶性分析的基础,以及与神经网络相关的反向传播方法。 |
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