机器学习与最优化

字数: 263000
装帧: 平装
出版社: 科学出版社
作者: 田英杰,唐静静
出版日期: 2024-05-01
商品条码: 9787030767547
版次: 1
开本: 16开
页数: 208
出版年份: 2024

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内容简介

本书以机器学习中的分类问题为基础，以很优化为工具，阐述机器学习中的基本概念和经典学习问题，并围绕这些学习问题，介绍相关研究成果，重点阐明其研究背景和逻辑思路，并由此扩展到国内外近期新研究进展主要内容包括：支持向量机、优化算法、损失函数、正则技术，以及多视角学习、多标签学习、多示例学习、多任务学习和度量学习等。

本书可作为机器学习领域研究生的扩充阅读资料，也可作为相关专业教师和科研人员的参考书。

前言

第1章支持向量机

1.1 分类问题与标准支持向量机

1.1.1 分类问题

1.1.2 C-支持向量机

1.1.3 最小二乘支持向量机

1.2 超平面非平行的支持向量机

1.2.1 双子支持向量机

1.2.2 非平行超平面支持向量机

1.3 拓展阅读

1.3.1 二分类支持向量机及其拓展

1.3.2 多分类支持向量机及其拓展

参考文献

第2章优化算法

2.1 确定型优化算法

2.1.1 序列最小很优化算法

2.1.2 交替方向乘子算法

2.1.3 坐标下降算法

2.1.4 逐次超松弛迭代算法

……