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數據科學優化方法(數據科學與大數據技術叢書) 版權信息
- ISBN:9787300316703
- 條形碼:9787300316703 ; 978-7-300-31670-3
- 裝幀:平裝-膠訂
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
數據科學優化方法(數據科學與大數據技術叢書) 內容簡介
首先,本書在內容選擇上堅持“經典”與“前沿”并重。一方面,系統全面地講述了無約束和有約束很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很優化方法,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很優化問題,并介紹其求解方法,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。主要的很優化方法均配有詳細例子加以解釋和闡述,并在章的*后一節進行數值實驗,通過幾個典型的很優化問題展示很優化方法的實際數值表現,有助于讀者對方法性能建立起直觀感受。
數據科學優化方法(數據科學與大數據技術叢書) 目錄
數據科學優化方法(數據科學與大數據技術叢書) 作者簡介
孫怡帆,中國人民大學統計學院教授,博士生導師,數理統計系系主任,全國工業統計學教學研究會常務理事,中國統計教育學會理事。主要從事高維數據分析、分布式計算理論和方法領域研究,以主要作者身份在Statistics in Medicine、Briefing in Bioinformatics、Physical Review X等 知名學術期刊公開發表論文30余篇,參與編寫教材 《非結構化大數據分析》 。主持 自然基金、 人文社科等省部級科研課題8項,曾獲北京市高等教育教學成果一等獎、北京市高校本科畢業論文 指導教師等多項省部級教學獎勵。
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