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目次

機械学習のための連続最適化(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

  • 金森 敬文(著)/ 鈴木 大慈(著)/ 竹内 一郎(著)/ 佐藤 一誠(著)/ 杉山 将(編)
  • 第Ⅰ部 導入
    • 第1章 はじめに
    • 第2章 基礎事項
  • 第Ⅱ部 制約なし最適化
    • 第3章 最適性条件とアルゴリズムの停止条件
    • 第4章 勾配法の基礎
    • 第5章 ニュートン法
    • 第6章 共役勾配法
    • 第7章 準ニュートン法
    • 第8章 信頼領域法
  • 第Ⅲ部 制約付き最適化
    • 第9章 等式制約付き最適化の最適性条件
    • 第10章 不等式制約付き最適化の最適性条件
    • 第11章 主問題に対する最適化法
    • 第12章 ラグランジュ関数を用いる最適化法
  • 第Ⅳ部 学習アルゴリズムとしての最適化
    • 第13章 上界最小化アルゴリズム
    • 第14章 サポートベクトルマシンと最適化
    • 第15章 スパース学習
    • 第16章 行列空間上の最適化

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