Titel: An Introduction to Optimization: With Applications to Machine Learning
Verlag: Wiley
Erscheinungsjahr: 2023
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1119877636
ISBN-13: 9781119877639
Einband: Hardcover
Auflage: 5. oder sp�tere Auflage
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

An Introduction to Optimization

Accessible introductory textbook on optimization theory and methods, with an emphasis on engineering design, featuring MATLAB^� exercises and worked examples

Fully updated to reflect modern developments in the field, the Fifth Edition of An Introduction to Optimization fills the need for an accessible, yet rigorous, introduction to optimization theory and methods, featuring innovative coverage and a straightforward approach. The book begins with a review of basic definitions and notations while also providing the related fundamental background of linear algebra, geometry, and calculus.

With this foundation, the authors explore the essential topics of unconstrained optimization problems, linear programming problems, and nonlinear constrained optimization. In addition, the book includes an introduction to artificial neural networks, convex optimization, multi-objective optimization, and applications of optimization in machine learning.

Numerous diagrams and figures found throughout the book complement the written presentation of key concepts, and each chapter is followed by MATLAB^� exercises and practice problems that reinforce the discussed theory and algorithms.

The Fifth Edition features a new chapter on Lagrangian (nonlinear) duality, expanded coverage on matrix games, projected gradient algorithms, machine learning, and numerous new exercises at the end of each chapter.

An Introduction to Optimization includes information on:

The mathematical definitions, notations, and relations from linear algebra, geometry, and calculus used in optimization
Optimization algorithms, covering one-dimensional search, randomized search, and gradient, Newton, conjugate direction, and quasi-Newton methods
Linear programming methods, covering the simplex algorithm, interior point methods, and duality
Nonlinear constrained optimization, covering theory and algorithms, convex optimization, and Lagrangian duality
Applications of optimization in machine learning, including neural network training, classification, stochastic gradient descent, linear regression, logistic regression, support vector machines, and clustering.

An Introduction to Optimization is an ideal textbook for a one- or two-semester senior undergraduate or beginning graduate course in optimization theory and methods. The text is also of value for researchers and professionals in mathematics, operations research, electrical engineering, economics, statistics, and business.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Edwin K. P. Chong, PhD, is Professor and Head of Electrical and Computer Engineering and Professor of Mathematics at Colorado State University. He is a Fellow of the IEEE and AAAS, and was Senior Editor of the IEEE Transactions on Automatic Control.

Wu-Sheng Lu, PhD, is Professor Emeritus of Electrical and Computer Engineering at the University of Victoria, Canada. He is a Fellow of the IEEE and former Associate Editor of the IEEE Transactions on Circuits and??Systems.

Stanislaw H. Żak, PhD, is Professor in the School of Electrical and Computer Engineering at Purdue University. He is former Associate Editor of Dynamics and Control and the IEEE Transactions on Neural Networks.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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