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[word] 机器学习的数学理论

机器学习的数学理论书籍详细信息

ISBN：9787111661368
作者：刘伟编著 / 刘涛庹开明等 / [美] 李飞飞 / [中]史斌(Bin Shi) / [美]S.S.艾扬格(S.S.lyengar) / 赵文飞 / 王希彬 / 甄伟
出版社：冶金工业出版社/机械工业出版社
出版时间：2020-8
页数：暂无页数
价格：69.00元
纸张：暂无纸张
装帧：暂无装帧
开本：暂无开本
语言：暂无语言
丛书：人工智能科学与技术丛书
原作名：Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
适合人群：适合对机器学习有基本了解，希望深入理解其数学基础的读者；数学、计算机科学、人工智能等相关专业学生；以及希望提升自己在机器学习领域专业能力的工程师和研究人员。
TAG：概率论 / 统计学 / 数学基础 / 算法分析 / 深度学习 / 线性代数 / 机器学习
豆瓣评分：暂无豆瓣评分
更新时间：2025-05-09 01:09:52

内容简介：

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书籍目录：

译者序序言致谢前言作者简介第一部分引言第1章绪论 11 神经网络 12 深度学习 13 梯度下降法 14 小结 15 本书结构第2章通用数学框架 21 机器学习与计算统计学 22 小结第3章优化理论简述 31 机器学习所需的优化理论 32 在线算法：机器学习的顺序更新 33 小结第4章改进的CoCoSSC方法 41 问题描述 42 梯度加速下降法 43 CoCoSSC方法 44 在线时变粘性网算法 45 小结第5章关键术语 51 一些定义 52 小结第6章关于非凸规划几何的相关研究 61 多元时间序列数据集 62 粒子学习 63 在气候变化中的应用 64 小结第二部分机器学习的数学框架：理论部分第7章收敛到最小值的梯度下降法：最优和自适应的步长规则 71 引言 72 符号与预备知识 73 最大允许步长 74 自适应步长规则 75 定理71的证明 76 定理72的证明 77 辅助定理 78 技术证明 79 小结第8章基于优化的守恒定律方法 81 准备：直观的解析演示 82 辛方法与算法 83 局部高速收敛现象的渐近分析 84 实验演示 85 小结与展望第三部分机器学习的数学框架：应用部分第9章含有噪声和缺失观测值的稀疏子空间聚类的样本复杂度的改进 91 CoCoSSC算法的主要结果 92 证明 93 数值结果 94 技术细节 95 小结第10章多元时间序列中稳定和分组因果关系的在线发现 101 问题表述 102 粘性网正则化 103 在线推理 104 实验验证 105 小结与展望第11章后记参考文献

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用户1723510409： ( 2024-08-13 08:53:29 )
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用户1732826354： ( 2024-11-29 04:39:14 )
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用户1728991187： ( 2024-10-15 19:19:47 )
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