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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Bin Shi (Taschenbuch, Englisch)
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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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
14.08.2020
Sprache
Englisch
EAN
9783030170783
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Bin Shi
Seitenanzahl
133
Auflage
1st edition 2020
Einbandart
Taschenbuch
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
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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