First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (eBook)

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2020 | 1st ed. 2020
XIII, 582 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-39568-1 (ISBN)

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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning - Guanghui Lan
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This book covers not only foundational materials but also the most recent progresses made during the past few years on the area of machine learning algorithms. In spite of the intensive research and development in this area, there does not exist a systematic treatment to introduce the fundamental concepts and recent progresses on machine learning algorithms, especially on those based on stochastic optimization methods, randomized algorithms, nonconvex optimization, distributed and online learning, and projection free methods. This book will benefit the broad audience in the area of machine learning, artificial intelligence and mathematical programming community by presenting these recent developments in a tutorial style, starting from the basic building blocks to the most carefully designed and complicated algorithms for machine learning.



Erscheint lt. Verlag 15.5.2020
Reihe/Serie Springer Series in the Data Sciences
Springer Series in the Data Sciences
Zusatzinfo XIII, 582 p. 18 illus., 16 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik
Schlagworte Distributed and decentralized methods • machine learning algorithms • Nonconvex optimization methods • randomized algorithms • Stochastic optimization methods
ISBN-10 3-030-39568-5 / 3030395685
ISBN-13 978-3-030-39568-1 / 9783030395681
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