機械学習のための連続最適化 Continuous optimization for machine learning
著者
書誌事項
機械学習のための連続最適化 = Continuous optimization for machine learning
（MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ）
講談社, 2016.12
- タイトル読み
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キカイ ガクシュウ ノ タメ ノ レンゾク サイテキカ
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注記
その他の著者: 鈴木大慈, 竹内一郎, 佐藤一誠
編集: 講談社サイエンティフィク
参考文献: p332-337
内容説明・目次
内容説明
境界分野が面白い！基礎から最先端まで、骨太の一冊！機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
目次
- 第１部 導入
- 第２部 制約なし最適化（最適性条件とアルゴリズムの停止条件；勾配法の基礎；ニュートン法；共役勾配法；準ニュートン法；信頼領域法）
- 第３部 制約付き最適化（等式制約付き最適化の最適性条件；不等式制約付き最適化の最適性条件；主問題に対する最適化法；ラグランジュ関数を用いる最適化法）
- 第４部 学習アルゴリズムとしての最適化（上界最小化アルゴリズム；サポートベクトルマシンと最適化；スパース学習；行列空間上の最適化）
「BOOKデータベース」 より