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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications

S.S. Iyengar (Gebundene Ausgabe, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
26.06.2019
Sprache
Englisch
EAN
9783030170752
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
S.S. Iyengar
Seitenanzahl
133
Auflage
1st edition 2020
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
machine learning, deep learning, non-convex optimization, gradient decent, minimizers, subspace clustering, multi-variate time-series
Thema-Inhalt
TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation UYQ - Künstliche Intelligenz UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme UNH - Informationsrückgewinnung, Information Retrieval UND - Data Warehousing UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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