機械学習のための連続最適化

キカイガクシュウノタメノレンゾクサイテキカ

著：金森　敬文　著：鈴木　大慈　著：竹内　一郎　著：佐藤　一誠

電子あり

書店在庫を見る

オンライン書店で見る

自分メモ

気になった本やコミックの情報を自分に送れます

内容紹介

＋もっとみる

1章　はじめに　機械学習における推論と計算／最適化問題の記述
2章　基礎事項
微積分・線形代数の基礎／凸解析の基礎
3章　最適性条件とアルゴリズムの停止条件
局所最適解と最適性条件／集合制約に対する最適性条件／最適化アルゴリズムの停止条件
4章　勾配法の基礎
直線探索法／直線探索を用いる反復法／座標降下法／最急降下法／機械学習への応用
5章　ニュートン法
ニュートン法の導出／座標変換に対する共変性／修正ニュートン法／ガウス・ニュートン法と関連する話題／自然勾配法
6章　共役勾配法
共役方向法／共役勾配法／非線形共役勾配法
7章　準ニュートン法
可変計量を用いる最適化法とセカント条件／正定値行列の近接的更新／準ニュートン法の収束性／記憶制限付き準ニュートン法／ヘッセ行列の疎性の利用
8章　信頼領域法
アルゴリズムの構成／部分問題の近似解法／収束性
9章　等式制約付き最適化の最適性条件
1 次の最適性条件／2 次の最適性条件／凸最適化問題の最適性条件と双対性／感度解析
10章　不等式制約付き最適化の最適性条件
1 次の最適性条件／2 次の最適性条件／凸最適化問題の最適性条件／主問題と双対問題
11章　主問題に対する最適化法
有効制約法／ペナルティ関数法／バリア関数法
12章　ラグランジュ関数を用いる最適化法
双対上昇法／拡張ラグランジュ関数法／交互方向乗数法
13章　上界最小化アルゴリズム
上界最小化アルゴリズム／代理関数の例／EM アルゴリズム／2 つの凸関数の差の最適化／近接点アルゴリズム
14章　サポートベクトルマシンと最適化
SVM の定式化と最適化問題／SVM 学習のための最適化アルゴリズム／正則化パス追跡／最適保証スクリーニング
15章　スパース学習
スパースモデリング／L1正則化と種々のスパース正則化／近接勾配法による解法／座標降下法による解法／交互方向乗数法による解法／近接点アルゴリズムによる方法
16章　行列空間上の最適化
シュティーフェル多様体とグラスマン多様体／機械学習における行列最適化／多様体の諸概念／多様体上の最適化／レトラクションとベクトル輸送／行列多様体上の最適化

製品情報

製品名	機械学習のための連続最適化
著者名	著：金森　敬文　著：鈴木　大慈　著：竹内　一郎　著：佐藤　一誠
発売日	2016年12月07日
価格	定価：3,520円（本体3,200円）
ISBN	978-4-06-152920-5
判型	A5
ページ数	352ページ
シリーズ	機械学習プロフェッショナルシリーズ