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分布式機器學習與優化 版權信息
- ISBN：9787514238853
- 條形碼：9787514238853 ; 978-7-5142-3885-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
分布式機器學習與優化 本書特色
在現代數據集規模和復雜性不斷增長的背景下，分布式機器學習與優化為解決大規模機器學習問題提供了有力的工具和方法。
分布式機器學習與優化 內容簡介
本書首先介紹了基礎知識，然后深入探討了ADMM算法的理論和應用。包括其在各種統計和機器學習問題中的應用，如Lasso、稀疏邏輯回歸等。同時，書中討論了機器學習優化問題幾種常見的目標函數項形式，稀疏學習優化問題，全局變量一致性問題， 共享問題，分布式擬合模型。并介紹了使用ADMM算法及ADMM連邦學習算法解決這些問題的高效方案。此外，還涉及了分布式MPI和 MapReduce的實現細節。本書內容全面而深入，旨在提高機器學習的效率和擴展性，并為實際應用提供實用指導。
分布式機器學習與優化 目錄
第1章引言/1
第2章基礎知識/3
2.1凸集及其性質/3
2.2凸函數定義與性質及常見凸函數/5
2.3正齊次函數/8
2.4次微分定義和有關性質/9
2.5近端算子定義以及性質/11
2.6Bregman距離定義以及其性質/12
參考文獻/13
第3章/ADMM算法及其修正形式/14
3.1ADMM算法及其基礎算法/15
3.1.1對偶上升法/15
3.1.2對偶分解法/16
3.1.3增廣拉格朗日函數與乘子法/17
3.2ADMM算法/18
3.2.1縮放形式/19
……
展開全部
分布式機器學習與優化 作者簡介
黨亞崢，上海理工大學 統科學系副教授，主要研究領域：智能優化，大數據分析， 數字金融， 機器學習，智能電網。主持有上海市自然科學基金， 上海市教委創新基金等項目，參與 自然基金， 社科項目等10余項。《JIMO》《NA》等10余SCI期刊審稿人， 美國數學評論特約評論員， 發表SCI論文50余篇，上海理工大學課程思政示范教學名師，主要承擔運籌學， 運籌學，計量經濟學，數據智能分析等多門課程的授課任務。
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