Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications



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Éditeur :

Springer


Paru le : 2019-06-12



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Louise Reader

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Description

Ce livre étudie les théories mathématiques de l'apprentissage automatique. La première partie du livre explore l'optimalité et l'adaptabilité du choix des pas de descente de gradient pour échapper aux points de selle stricts dans les problèmes d'optimisation non convexes. Dans la deuxième partie, les auteurs proposent des algorithmes pour trouver des minima locaux dans l'optimisation non convexe et pour obtenir des minima globaux dans une certaine mesure à partir de la deuxième loi de Newton sans friction. Dans la troisième partie, les auteurs étudient le problème de la mise en grappes subspatiales avec des données bruyantes et manquantes, problème bien motivé par des données d'applications pratiques soumises à un bruit gaussien stochastique et/ou des données incomplètes avec des entrées manquantes uniformes. Dans la dernière partie, les auteurs présentent un nouveau modèle VAR avec régularisation Elastic-Net et son modèle bayésien équivalent permettant à la fois une esparsité stable et une sélection de groupe.
Pages
133 pages
Collection
n.c
Parution
2019-06-12
Marque
Springer
EAN papier
9783030170752
EAN PDF
9783030170769

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
13
Taille du fichier
3062 Ko
Prix
91,77 €
EAN EPUB
9783030170769

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
13
Taille du fichier
11858 Ko
Prix
91,77 €

Bin Shi is a Ph.D. candidate in the School of Computing and Information Sciences at FIU under the supervision of Professor Sitharama S. Iyengar. His preliminary research focuses on the theory of machine learning, especially on optimization. Bin Shi received his B.S. of Applied Math from Ocean University of China, China in 2006, Master of Pure Mathematics from Fudan University, China in 2011 and Master of Theoretical Physics from University of Massachusetts Dartmouth in 2015. His research interests focus on statistical machine learning and optimization, some theoretical computer science.

Dr. S.S. Iyengar is the Distinguished University Professor, Ryder Professor of Computer Science and Director of the School of Computing and Information Sciences at Florida International University (FIU), Miami. He is also the founding director of the Discovery Lab. Prior to joining FIU, Dr. Iyengar was the Roy Paul Daniel's Distinguished Professor and Chairman of theComputer Science department for over 20 years at Lousiana State University. He has also worked as a visiting scientist at Oak Ridge National Lab, Jet Propulsion Lab, Satish Dhawan Professor at IISc and Homi Bhabha Professor at IGCAR, Kalpakkam and University of Paris and visited Tsinghua University, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) etc. Professor Iyengar is an IEEE Distinguished Visitor, SIAM Distinguished Lecturer, and ACM National Lecturer and has won many other awards like Distinguished Research Master's award, Hub Cotton award of Faculty Excellence (LSU), Rain Maker awards (LSU), Florida Information Technology award (IT2), Distinguished Research award from Tunisian Mathematical Society etc. During the last four decades, he has supervised over 55 Ph.D. students, 100 Master's students, and many undergraduate students who are now faculty at Major Universities worldwide or Scientists or Engineers at National Labs/Industries around the world. He has publishedmore than 500 research papers, has authored/co-authored and edited 22 books. His books are published by MIT Press, John Wiley, and Sons, CRC Press, Prentice Hall, Springer Verlag, IEEE Computer Society Press, etc. One of his books titled \Introduction to Parallel Algorithms" has been translated to Chinese.

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