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

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 2 hlasoch.

Obsah knihy:

Úvod do optimalizácie

Prístupná úvodná učebnica teórie a metód optimalizácie s dôrazom na technické navrhovanie, obsahujúca cvičenia a praktické príklady v prostredí MATLAB®

Piate vydanie učebnice An Introduction to Optimization, ktorá je plne aktualizovaná a odráža moderný vývoj v tejto oblasti, napĺňa potrebu prístupného, ale zároveň dôsledného úvodu do teórie a metód optimalizácie a vyznačuje sa inovatívnym pokrytím a priamočiarym prístupom. Kniha sa začína prehľadom základných definícií a zápisov, pričom poskytuje aj súvisiace základné východiská lineárnej algebry, geometrie a kalkulu.

Na tomto základe autori rozoberajú základné témy problémov neobmedzenej optimalizácie, problémov lineárneho programovania a nelineárnej obmedzenej optimalizácie. Okrem toho kniha obsahuje úvod do umelých neurónových sietí, konvexnej optimalizácie, viaccieľovej optimalizácie a aplikácií optimalizácie v strojovom učení.

Písomnú prezentáciu kľúčových pojmov dopĺňajú početné diagramy a obrázky, ktoré sa nachádzajú v celej knihe, a za každou kapitolou nasledujú cvičenia a praktické úlohy v prostredí MATLAB®, ktoré posilňujú preberanú teóriu a algoritmy.

Piate vydanie obsahuje novú kapitolu o Lagrangeovej (nelineárnej) dualite, rozšírené pokrytie maticových hier, algoritmy projektovaného gradientu, strojové učenie a množstvo nových cvičení na konci každej kapitoly.

Úvod do optimalizácie obsahuje informácie o: Matematické definície, zápisy a vzťahy z lineárnej algebry, geometrie a kalkulu používané v optimalizácii Optimalizačné algoritmy, zahŕňajúce jednorozmerné vyhľadávanie, náhodné vyhľadávanie a gradientové, Newtonove, konjugované smerové a kvázi-Newtonove metódy Metódy lineárneho programovania, zahŕňajúce simplexový algoritmus, metódy vnútorného bodu, a duality Nelineárna obmedzená optimalizácia, zahŕňajúca teóriu a algoritmy, konvexnú optimalizáciu a Lagrangeovu dualitu Aplikácie optimalizácie v strojovom učení, vrátane trénovania neurónových sietí, klasifikácie, stochastického gradientného zostupu, lineárnej regresie, logistickej regresie, strojov s podpornými vektormi a zhlukovania.

Úvod do optimalizácie je ideálnou učebnicou pre jedno- alebo dvojsemestrálny kurz teórie a metód optimalizácie pre bakalárov alebo začínajúcich absolventov. Text je cenný aj pre výskumníkov a odborníkov v oblasti matematiky, operačného výskumu, elektrotechniky, ekonómie, štatistiky a podnikania.