機械学習のための連続最適化

金森敬文, 鈴木大慈, 竹内一郎, 佐藤一誠 著

境界分野が面白い!基礎から最先端まで、骨太の一冊!機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。

「BOOKデータベース」より

[目次]

  • 第1部 導入
  • 第2部 制約なし最適化(最適性条件とアルゴリズムの停止条件
  • 勾配法の基礎
  • ニュートン法
  • 共役勾配法
  • 準ニュートン法
  • 信頼領域法)
  • 第3部 制約付き最適化(等式制約付き最適化の最適性条件
  • 不等式制約付き最適化の最適性条件
  • 主問題に対する最適化法
  • ラグランジュ関数を用いる最適化法)
  • 第4部 学習アルゴリズムとしての最適化(上界最小化アルゴリズム
  • サポートベクトルマシンと最適化
  • スパース学習
  • 行列空間上の最適化)

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この本の情報

書名 機械学習のための連続最適化
著作者等 佐藤 一誠
竹内 一郎
講談社サイエンティフィク
金森 敬文
鈴木 大慈
書名ヨミ キカイ ガクシュウ ノ タメ ノ レンゾク サイテキカ
書名別名 Continuous Optimization for Machine Learning

Kikai gakushu no tame no renzoku saitekika
シリーズ名 機械学習プロフェッショナルシリーズ / 杉山将 編
出版元 講談社
刊行年月 2016.12
ページ数 341p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-06-152920-5
NCID BB22606042
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全国書誌番号
22831004
※クリックで国立国会図書館サーチを表示
言語 日本語
出版国 日本
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