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@ a机器学习与数据科学中的优化算法@ Aji qi xue xi yu shu ju ke xue zhong de you hua suan fa@ f(美) 斯蒂芬·J. 赖特, 本杰明·雷希特著@ d= Optimization for data analysis@ fStephen J. Wright, Benjamin Recht@ g张璐, 陈畅译@ zeng
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@ a北京@ c机械工业出版社@ d2025.08
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@ a数学应用系列@ Ashu xue ying yong xi lie
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@ a斯蒂芬·J. 赖特 (Stephen J. Wright), 现任威斯康星大学麦迪逊分校George B.Dantzig教授、Sheldon Lubar讲席教授, 以及Amar和Balinder Sohi计算机科学教授, 同时担任威斯康星州发现研究所 (Wisconsin Institutefor Discovery) 的研究员。他主要研究计算优化及其在数据科学和科学工程其他领域的应用。本杰明·雷希特 (Benjamin Recht), 加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系副教授。其研究团队致力于通过运用优化、统计和动力系统的数学工具, 提升机器学习系统在动态不确定环境中的稳健性。
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@ a有书目 (第209-214页)
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@ a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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机器学习与数据科学中的优化算法/(美) 斯蒂芬·J. 赖特, 本杰明·雷希特著= Optimization for data analysis/Stephen J. Wright, Benjamin Recht/张璐, 陈畅译.-北京：机械工业出版社，2025.08 214页：图；24cm.-(数学应用系列) ISBN 978-7-111-78765-5：CNY79.00 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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