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數據科學優化方法(簡體書)
作者:
孫怡帆
出版社:
中國人民大學出版社
出版日:
2023/10/18
裝訂:
平裝
本書在內容選擇上堅持”經典”與”前沿”並重。一方面,系統全面地講述了無約束和有約束 優化問題的常用求解方法,包括負梯度方法、牛頓方法、擬牛頓方法、共軛梯度方法、罰函數方法等。另一方面,加入近幾年在數據科學領域受到廣泛關注的一些新型一階 優化方法,例如隨機梯度下降方法、小批量隨機梯度下降、動量方法、Nesterov加速梯度方法、Adam方法等。特別地,本書著重講述了在數據科學中廣泛使用的正則 優化問題,並介紹其求解方法,包括坐標下降方法、近端方法和交替方向乘子方法。其次,本書注重理論和實踐相結合。主要的 優化方法均配有詳細例子加以解釋和闡述,並在章 的 後一節 進行數值實驗,通過幾個典型的 優化問題展示 優化方法的實際數值表現,有助於讀者對方法性能建立起直觀感受。
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