| ISBN/价格： | 978-7-111-78765-5:CNY79.00 |
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| 作品语种： | chi eng |
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| 出版国别： | CN 110000 |
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| 题名责任者项： | 机器学习与数据科学中的优化算法/.(美)斯蒂芬·J. 赖特(Stephen J. Wright)，(美)本杰明·雷希特(Benjamin Recht)著/.张璐，陈畅译 |
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| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2025.08 |
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| 载体形态项： | 214页:;+24cm |
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| 一般附注： | 数学应用系列 |
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| 提要文摘： | 本书共11章，第1章通过典型案例阐释优化在现代数据分析中的应用；第2-10章剖析多种核心算法，包括加速梯度法、随机梯度法(机器学习的核心算法)、坐标下降法(高效处理高维问题的利器)、简单约束问题的梯度法、具有非平滑项的凸优化问题的理论和算法，以及约束优化问题的对偶方法；第11章拓展至深度学习与控制领域的梯度计算方法(如自动微分、反向传播的优化视角)。 |
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| 并列题名： | Optimization for data analysis eng |
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| 题名主题： | 机器学习 |
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| 题名主题： | 最优化算法 |
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| 中图分类： | TP181 |
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| 个人名称等同： | 赖特 斯蒂芬·J (美) 著 |
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| 个人名称等同： | 雷希特 本杰明 (美) 著 |
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| 个人名称次要： | 张璐 译 |
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| 个人名称次要： | 陈畅 译 |
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| 记录来源： | CN LCTBU 20251012 |
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