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Introduction to Online Convex Optimization (eBook)

Elad Hazan (Autor)

eBook Download: PDF

2022
248 Seiten
The MIT Press (Verlag)
978-0-262-37013-4 (ISBN)

In many practical applications, the environment is so complex that it is not feasible to lay out a comprehensive theoretical model and use classical algorithmic theory and/or mathematical optimization. Introduction to Online Convex Optimization presents a robust machine learning approach that contains elements of mathematical optimization, game theory, and learning theory: an optimization method that learns from experience as more aspects of the problem are observed. This view of optimization as a process has led to some spectacular successes in modeling and systems that have become part of our daily lives. Based on the "e;Theoretical Machine Learning"e; course taught by the author at Princeton University, the second edition of this widely used graduate level text features thoroughly updated material throughout; new chapters on boosting, adaptive regret, and approachability; expanded exposition on optimization; examples of applications, including prediction from expert advice, portfolio selection, matrix completion and recommendation systems, and SVM training, offered throughout; and exercises that guide students in completing parts of proofs.

Erscheint lt. Verlag	6.9.2022
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Finanz- / Wirtschaftsmathematik
ISBN-10	0-262-37013-1 / 0262370131
ISBN-13	978-0-262-37013-4 / 9780262370134

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Buch | Hardcover

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