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题名：	机器学习的数学理论
作者：	史斌，艾扬格著；李飞译
分册：
出版信息：	北京机械工业出版社 2020.08
页数：	14,152页
开本：	26cm
丛书名：	智能科学与技术丛书
单册：
中图分类：	TP181
科图分类：
主题词：	机器学习--数学理论
电子资源：
ISBN：	978-7-111-66136-8

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304		@a译者还有:赵文飞、王希彬、刘涛、刘伟、甄伟
305		@a由Springer授权出版
330		@a本书重点研究机器学习的数学理论。第一部分探讨了在非凸优化问题中,选择梯度下降步长来避免严格鞍点的最优性和自适应性。第二部分提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法,并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题,这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题;还提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型,该模型既考虑了稳定的稀疏性,又考虑了群体选择。
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机器学习的数学理论=Mathematical theories of machine learning-theory and applications/史斌, (美)S.S. 艾扬格(S.S. Iyengar)著/李飞[等]译.-北京：机械工业出版社，2020.08

14,152页：图；26cm.-(智能科学与技术丛书)

ISBN 978-7-111-66136-8：CNY69.00

本书重点研究机器学习的数学理论。第一部分探讨了在非凸优化问题中,选择梯度下降步长来避免严格鞍点的最优性和自适应性。第二部分提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法,并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题,这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题;还提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型,该模型既考虑了稳定的稀疏性,又考虑了群体选择。

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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	1466598	214665986	自科库301/301自科库 39排5列1层/ [索取号:TP181/S573]	在馆
2	1466599	214665995	自科库301/301自科库 39排5列1层/ [索取号:TP181/S573]	在馆