Introducere în optimizare - cu aplicații la învățarea automată (Chong Edwin K. P. (Colorado State University))

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Introduction to Optimization - With Applications to Machine Learning (Chong Edwin K. P. (Colorado State University))

Conținutul cărții:

O introducere în optimizare

Manual accesibil de introducere în teoria și metodele optimizării, cu accent pe proiectarea inginerească, cu exerciții MATLAB® și exemple lucrate

Complet actualizată pentru a reflecta evoluțiile moderne din domeniu, cea de-a cincea ediție a cărții An Introduction to Optimization satisface nevoia unei introduceri accesibile, dar riguroase, la teoria și metodele optimizării, oferind o acoperire inovatoare și o abordare directă. Cartea începe cu o trecere în revistă a definițiilor și notațiilor de bază, furnizând, în același timp, contextul fundamental aferent algebrei liniare, geometriei și calculului.

Cu această bază, autorii explorează subiectele esențiale ale problemelor de optimizare fără constrângeri, problemele de programare liniară și optimizarea neliniară constrânsă. În plus, cartea include o introducere în rețelele neuronale artificiale, optimizarea convexă, optimizarea multi-obiectiv și aplicații ale optimizării în învățarea automată.

Numeroasele diagrame și figuri regăsite în întreaga carte completează prezentarea scrisă a conceptelor cheie, iar fiecare capitol este urmat de exerciții MATLAB® și probleme practice care consolidează teoria și algoritmii discutați.

Ediția a cincea cuprinde un nou capitol despre dualitatea Lagrangeană (neliniară), o acoperire extinsă a jocurilor matriceale, algoritmilor gradientului proiectat, învățării automate și numeroase exerciții noi la sfârșitul fiecărui capitol.

An Introduction to Optimization include informații despre: Definițiile, notațiile și relațiile matematice din algebra liniară, geometrie și calcul utilizate în optimizare Algoritmi de optimizare, acoperind căutarea unidimensională, căutarea aleatorie și metodele gradient, Newton, direcția conjugată și quasi-Newton Metode de programare liniară, acoperind algoritmul simplex, metodele punctului interior și dualitate Optimizarea neliniară constrânsă, incluzând teoria și algoritmii, optimizarea convexă și dualitatea Lagrangeană Aplicații ale optimizării în învățarea automată, incluzând formarea rețelelor neuronale, clasificarea, coborârea stocastică a gradientului, regresia liniară, regresia logistică, mașinile cu vectori suport și clustering.

An Introduction to Optimization este un manual ideal pentru un curs de licență de un semestru sau două semestre sau pentru un curs universitar de început în teoria și metodele optimizării. Textul este, de asemenea, de valoare pentru cercetători și profesioniști în matematică, cercetare operațională, inginerie electrică, economie, statistică și afaceri.