附件:设置1:设置2:设置3:本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理, 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。摘要:有书目 (第453-460页)
附注提要
本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理, 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。