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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機械学習のための連続最適化 .
2016.12.
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機械学習のための連続最適化 .
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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