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机器学习中的交替方向乘子法 
定 价：128 元 丛书名：大数据与数据科学专著系列
9 7 7 8 4 7 7 0 5 3 8 0 7 读者对象:优化理论与算法、运筹学、机器学习、大数据、信号处理等方向的研究者和研究生。
使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤。优化算法常被用于训练模型的参数，是机器学习的重要组成部分。机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题，约束可以为模型增加更多的先验知识。基于梯度的算法（例如加速梯度法、随机梯度法等）是求解无约束优化问题的常用方法，而交替方向乘子法（ADMM）则是求解带约束优化问题的有力工具。《BR》 本书概述了机器学习中ADMM的新进展。书中全面介绍了各种情形下的ADMM，包括确定性和随机性的算法、集中式和分布式的算法，以及求解凸问题和非凸问题的算法，深入介绍了各个算法的核心思想，并为算法的收敛性和收敛速度提供了详细的证明。
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