機械学習プロフェッショナルシリーズ<br> 機械学習のための連続最適化

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機械学習プロフェッショナルシリーズ
機械学習のための連続最適化


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内容説明

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最小の努力で、最大の学びがここにある!・境界分野が面白い! 基礎から最先端まで、骨太の一冊!・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。

目次

シリーズの刊行にあたって
まえがき
第I部 導入
第1章 はじめに
第2章 基礎事項
第II部 制約なし最適化
第3章 最適性条件とアルゴリズムの停止条件
第4章 勾配法の基礎
第5章 ニュートン法
第6章 共役勾配法
第7章 準ニュートン法
第8章 信頼領域法
第III部 制約付き最適化
第9章 等式制約付き最適化の最適性条件
第10章 不等式制約付き最適化の最適性条件
第11章 主問題に対する最適化法
第12章 ラグランジュ関数を用いる最適化法
第IV部 学習アルゴリズムとしての最適化
第13章 上界最小化アルゴリズム
第14章 サポートベクトルマシンと最適化
第15章 スパース学習
第16章 行列空間上の最適化
参考文献
索 引