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  • 正版新书]在线凸优化(第2版)(美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏
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    • 作者: (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译著 | (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译编 | (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译译 | (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-06-01
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    • 作者: (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译著| (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译编| (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译译| (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:242000
    • 页数:236
    • 开本:32开
    • ISBN:9787302661122
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译
  • 著: (美)埃拉德·哈赞 著 罗俊仁,张万鹏 译 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 99.8
  • ISBN: 9787302661122
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 32开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2024-06-01
  • 页数: 236
  • 外部编号: 庄村57402
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章导论

    1.1在线凸优化设置

    1.2可用OCO建模的问题示例

    1.2.1从专家建议中预测

    1.2.2在线垃圾邮件过滤

    1.2.3在线最短路径

    1.2.4投资组合选择

    1.2.5矩阵补全和推荐系统

    1.3混合的开始:从专家建议中学习

    1.3.1加权多数算法

    1.3.2随机加权多数

    1.3.3Hedge

    1.4文献评述

    1.5练习

    第2章凸优化基本概念

    2.1基本定义和设置

    2.1.1凸集上的投影

    2.1.2很优条件介绍

    2.2梯度下降

    2.2.1Polyak步长

    2.2.2度量与很优值之间的距离

    ……

    "普林斯顿大学计算机科学教授 谷歌AI普林斯顿实验室的联合创始人和主任 Elad Hazan教授主要研究学习机制的自动化及其高效的算法实现。研究领域集中在机器学习,并涉及数学优化、博弈论、统计学和计算复杂性。

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