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深度學習
最優化理論與方法 版權信息
- ISBN：9787523003770
- 條形碼：9787523003770 ; 978-7-5230-0377-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
最優化理論與方法 內容簡介
本教材內容涵蓋了 化方法的基礎數學知識、 優化概述、無約束優化方法、有約束優化方法、凸優化方法、 小二乘問題以及 優化方法的實例應用。每個章節在介紹相關理論的基礎上，通過具體實例和算法示例進行闡述，以幫助讀者 好地理解和應用所學知識。同時，本教材結合Python編程來幫助讀者 好地理解 優化方法的基本思想、原理和算法框架，通過大量的例題加深對知識的理解和應用。我們相信，本教材能夠為讀者掌握 化方法的關鍵思想和核心內容，解決相關實際問題提供幫助。
最優化理論與方法 目錄
第1章 化基礎知識
1.1 向量和矩陣范數
1.1.1 向量范數
1.1.2 矩陣范數
1.1.3 矩陣的跡
1.1.4 矩陣內積、克羅內克積和哈達瑪積
1.1.5 矩陣求導
1.2 二次型與正定矩陣
1.3 凸集
1.3.1 凸集定義
1.3.2 重要的凸集
1.3.3 凸集保凸運算
1.3.4 分離超平面定理
1.4 凸函數
1.4.1 凸函數定義
1.4.2 凸函數判定定理
1.4.3 凸函數保凸運算
1.4.4 凸函數的性質
1.5 函數的可微性
1.5.1 自動微分
1.5.2 次梯度
本章小結
習題1
第2章 Python 編程基礎
2.1 開發環境安裝
2.1.1 安裝Anaconda
2.1.2 Jupyter Notebook 使用方法
2.2 Python 語法基礎
2.2.1 數據類型與基礎運算
2.2.2 數據結構
2.2.3 控制語句
2.2.4 函數
2.2.5 類與對象
2.2.6 迭代器
2.3 Numpy基礎
2.3.1 Numpy基礎數據結構
2.3.2 Numpy隨機數
2.3.3 Numpy矩陣運算
2.3.4 Numpy線性代數
2.4 Pandas基礎
2.4.1 Pandas基礎數據結構
2.4.2 Pandas統計函數
2.4.3 Pandas數據處理
2.4.4 apply函數
2.5 Matplotlib繪圖
2.5.1 Matplotlib.pyplot基礎
2.5.2 常用圖形繪制
2.5.3 Matplotlib繪制組合圖和子圖
2.5.4 三維圖形
本章小結
展開全部
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