確率的最適化

「基本」は深く、いつも新しい。詳細な記述で数学のパワフルさが実感できる。「知っている」「この程度だろう」の思い込みを覆す新しい話題満載。数式、アルゴリズム、用語がなぜそうなっているか腑に落ちる。

教師あり学習や凸解析の復習から、大量データ解析に有用な並列分散確率最適化までを１冊で。広く知られている技法も新しいトピックも、丁寧な解説できちんと理解できる。式の成り立ち、アルゴリズムの意味がわかる。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。


第２期として、以下の４点を同時刊行！

統計的学習理論　　　金森　敬文・著
サポートベクトルマシン　　竹内　一郎／烏山　昌幸・著
確率的最適化　　　　　　　　鈴木　大慈・著
異常検知と変化検知　　　井手　剛／杉山　将・著

第３期の刊行は２０１５年１２月、第４期の刊行は２０１６年４月の予定。

【シリーズ編者】
杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授(「近刊情報」より)

目次

第１章　教師あり学習と正則化
第２章　凸解析の基本事項
第３章　確率的最適化とは
第４章　オンライン型確率的最適化
第５章　バッチ型確率的最適化
第６章　分散環境での確率的最適化
付録Ａ

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