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机器学习中的交替方向乘子法 / 大数据与数据科学专著系列

定价：￥128.00

作者：林宙辰，李欢，方聪

出版时间：2023-12

出版社：科学出版社

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基本信息评价

出版社：科学出版社
ISBN：9787030747587
版次：31
开本：B5
出版时间：2023-12

内容简介

使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤。优化算法常被用于训练模型的参数，是机器学习的重要组成部分。机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题，约束可以为模型增加更多的先验知识。基于梯度的算法（例如加速梯度法、随机梯度法等）是求解无约束优化问题的常用方法，而交替方向乘子法（ADMM）则是求解带约束优化问题的有力工具。
　　本书概述了机器学习中ADMM的新进展。书中全面介绍了各种情形下的ADMM，包括确定性和随机性的算法、集中式和分布式的算法，以及求解凸问题和非凸问题的算法，深入介绍了各个算法的核心思想，并为算法的收敛性和收敛速度提供了详细的证明。