分布式机器学习与优化

字数: 120000
装帧: 平装
出版社: 文化发展出版社
出版日期: 2024-04-01
商品条码: 9787514238853
版次: 1
开本: 16开
页数: 132
出版年份: 2024

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编辑推荐

在现代数据集规模和复杂性不断增长的背景下，分布式机器学习与优化为解决大规模机器学习问题提供了有力的工具和方法。

内容简介

本书首先介绍了基础知识，然后深入探讨了ADMM算法的理论和应用。包括其在各种统计和机器学习问题中的应用，如Lasso、稀疏逻辑回归等。同时，书中讨论了机器学习优化问题几种常见的目标函数项形式，稀疏学习优化问题，全局变量一致性问题，共享问题，分布式拟合模型。并介绍了使用ADMM算法及ADMM连邦学习算法解决这些问题的高效方案。此外，还涉及了分布式MPI和MapReduce的实现细节。本书内容全面而深入，旨在提高机器学习的效率和扩展性，并为实际应用提供实用指导。

作者简介

党亚峥，任职于上海理工大学管理学院，副教授、硕士生导师，主要研究方向为：金融优化、智能优化、数字金融、包容性增长。

第1章引言/1
第2章基础知识/3
2.1凸集及其性质/3
2.2凸函数定义与性质及常见凸函数/5
2.3正齐次函数/8
2.4次微分定义和有关性质/9
2.5近端算子定义以及性质/11
2.6Bregman距离定义以及其性质/12
参考文献/13
第3章/ADMM算法及其修正形式/14
3.1ADMM算法及其基础算法/15
3.1.1对偶上升法/15
3.1.2对偶分解法/16
3.1.3增广拉格朗日函数与乘子法/17
3.2ADMM算法/18
3.2.1缩放形式/19
……