Vous voulez être sûr que vos cadeaux seront sous le sapin de Noël à temps? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts. La plupart de nos magasins sont ouverts également les dimanches, vous pouvez vérifier les heures d'ouvertures sur notre site.
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Vous voulez être sûr que vos cadeaux seront sous le sapin de Noël à temps? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts. La plupart de nos magasins sont ouverts également les dimanches, vous pouvez vérifier les heures d'ouvertures sur notre site.
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.0000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Description
Optimization techniques are at the core of data science, including data analysis and machine learning. An understanding of basic optimization techniques and their fundamental properties provides important grounding for students, researchers, and practitioners in these areas. This text covers the fundamentals of optimization algorithms in a compact, self-contained way, focusing on the techniques most relevant to data science. An introductory chapter demonstrates that many standard problems in data science can be formulated as optimization problems. Next, many fundamental methods in optimization are described and analyzed, including: gradient and accelerated gradient methods for unconstrained optimization of smooth (especially convex) functions; the stochastic gradient method, a workhorse algorithm in machine learning; the coordinate descent approach; several key algorithms for constrained optimization problems; algorithms for minimizing nonsmooth functions arising in data science; foundations of the analysis of nonsmooth functions and optimization duality; and the back-propagation approach, relevant to neural networks.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 238
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9781316518984
- Date de parution :
- 28-04-22
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 152 mm x 229 mm
- Poids :
- 485 g
