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题名/责任者:

机器学习的数学理论/史斌,(美)S.S.艾扬格(S.S.Iyengar)著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66136-8/CNY69.00

载体形态项:

168页;26cm

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

著 史斌

个人次要责任者:

李飞

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书重点研究机器学习的数学理论。第壹部分探讨了在非凸优化问题中，选择梯度下降步长来避免严格鞍点的*优性和自适应性。在第二部分中，作者提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法，并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题，这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和/或含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题。最后，提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型，该模型既考虑了稳定的稀疏性，又考虑了群体选择。

使用对象附注:

相关领域的本科生、研究生，以及希望进一步加强对机器学习的理解的教授、行业专家和独立研究人员等

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