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• 001 0000513994

• 010 __ |a 978-7-111-66136-8 |d CNY69.00

• 092 __ |b 百万庄15502300356

• 100 __ |a 20200805d2020 em y0chiy50 ea

• 102 __ |a CN |b 110000

• 200 __ |a 机器学习的数学理论 |f 史斌,(美)S.S.艾扬格(S.S.Iyengar)著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 168页 |d 26cm

• 225 __ |a 智能科学与技术丛书

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 __ |4 著 |a 史斌

• 702 __ |a 李飞

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20210928

• 905 __ |a WFKJXY |d TP181/185

• 920 __ |a 4370400 |z 1