最適化手法入門
寒野善博(著)
,駒木文保(編)
/データサイエンス入門シリーズ
作品情報
「最適化」を使うことを目指して、さまざまな最適化モデルを解説した。理論は必要最低限にとどめ、具体的な例とPythonコードを多く掲載している。東京大学のUTokyoOCWの講義映像「数理手法3」とも連携!
【データサイエンス入門シリーズ】
第1期として、以下の3点を同時刊行!
・データサイエンスのための数学:椎名 洋・姫野哲人・保科架風(著)清水昌平(編)
・データサイエンスの基礎:浜田悦生(著)狩野 裕(編)
・最適化手法入門:寒野善博(著)駒木文保(編)
第2期の刊行は2019年11月の予定(^o^)/
【「巻頭言」より抜粋】
データサイエンス分野の遅れを取り戻すべく、日本でも文系・理系を問わず多くの学生がデータサイエンスを学ぶことが望まれます。
文部科学省も「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)
【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)
国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
もっとみる
商品情報
- シリーズ
- 最適化手法入門
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - コンピュータ・インターネット
- 出版社
- 講談社
- 掲載誌・レーベル
- データサイエンス入門シリーズ
- 書籍発売日
- 2019.08.31
- Reader Store発売日
- 2019.10.25
- ファイルサイズ
- 39.4MB
- ページ数
- 256ページ
以下の製品には非対応です
この作品のレビュー
平均 3.7 (3件のレビュー)
-
最近類書が増えてきたけれどこの当時はこれが比較的分かり易目だったと思う
Pythonコード例が少なすぎるのがちょっと難点
星3つだけどこの当時は類書が少なかったので星を1つ追加
今となっては3つでいい…かな続きを読む投稿日:2021.09.25
このレビューはネタバレを含みます
線形計画(LP)を数式とグラフを用いて丁寧に説明した本。
レビューの続きを読む
P18 基底追跡
P23 双対問題・・・ラグランジュ乗数
P33 2次計画問題と正則化・・・リッジ正則化やLASSO
P41 サポートベクタ…ーマシン
P56 勾配法と加速法
P57 アルミホ直線探索(バックトラック法による直線探索)・・・ステップ幅「α」の最適化
P59 最急降下法
P61 ネステロフの加速法と、再スタート法・・・凸関数なら最強
P63 ニュートン法・・・テイラー展開のヘッセ行列が最小となるdを探索する手法。
※ただし、ヘッセ行列が正定値以外は降下方向とならないので収束するとは限らない。
P64 準ニュートン法・・・ニュートン法の探索方向を下降方向へ修正した方法。
P70 KKT条件・・・制約付き最適化において最適値が満たすべき条件。
P50 勾配とヘッセ行列
最適性条件としてヘッセ行列を用いる。
ヘッセ行列が半正定値であれば、停留点のxが最適解であることをテイラー展開を用いて説明してる。続きを読む投稿日:2024.01.28
新刊自動購入は、今後配信となるシリーズの最新刊を毎号自動的にお届けするサービスです。
- ・発売と同時にすぐにお手元のデバイスに追加!
- ・買い逃すことがありません!
- ・いつでも解約ができるから安心!
※新刊自動購入の対象となるコンテンツは、次回配信分からとなります。現在発売中の最新号を含め、既刊の号は含まれません。ご契約はページ右の「新刊自動購入を始める」からお手続きください。
※ご契約をいただくと、このシリーズのコンテンツを配信する都度、毎回決済となります。配信されるコンテンツによって発売日・金額が異なる場合があります。ご契約中は自動的に販売を継続します。
不定期に刊行される「増刊号」「特別号」等も、自動購入の対象に含まれますのでご了承ください。(シリーズ名が異なるものは対象となりません)
※再開の見込みの立たない休刊、廃刊、出版社やReader Store側の事由で契約を終了させていただくことがあります。
※My Sony IDを削除すると新刊自動購入は解約となります。
お支払方法:クレジットカードのみ
解約方法:マイページの「予約・新刊自動購入設定」より、随時解約可能です続巻自動購入は、今後配信となるシリーズの最新刊を毎号自動的にお届けするサービスです。
- ・発売と同時にすぐにお手元のデバイスに追加!
- ・買い逃すことがありません!
- ・いつでも解約ができるから安心!
- ・優待ポイントが2倍になるおトクなキャンペーン実施中!
※続巻自動購入の対象となるコンテンツは、次回配信分からとなります。現在発売中の最新巻を含め、既刊の巻は含まれません。ご契約はページ右の「続巻自動購入を始める」からお手続きください。
※ご契約をいただくと、このシリーズのコンテンツを配信する都度、毎回決済となります。配信されるコンテンツによって発売日・金額が異なる場合があります。ご契約中は自動的に販売を継続します。
不定期に刊行される特別号等も自動購入の対象に含まれる場合がありますのでご了承ください。(シリーズ名が異なるものは対象となりません)
※再開の見込みの立たない休刊、廃刊、出版社やReader Store側の事由で契約を終了させていただくことがあります。
※My Sony IDを削除すると続巻自動購入は解約となります。
お支払方法:クレジットカードのみ
解約方法:マイページの「予約自動購入設定」より、随時解約可能ですReader Store BOOK GIFT とは
ご家族、ご友人などに電子書籍をギフトとしてプレゼントすることができる機能です。
贈りたい本を「プレゼントする」のボタンからご購入頂き、お受け取り用のリンクをメールなどでお知らせするだけでOK!
ぜひお誕生日のお祝いや、おすすめしたい本をプレゼントしてみてください。※ギフトのお受け取り期限はご購入後6ヶ月となります。お受け取りされないまま期限を過ぎた場合、お受け取りや払い戻しはできませんのでご注意ください。
※お受け取りになる方がすでに同じ本をお持ちの場合でも払い戻しはできません。
※ギフトのお受け取りにはサインアップ(無料)が必要です。
※ご自身の本棚の本を贈ることはできません。
※ポイント、クーポンの利用はできません。クーポンコード登録
Reader Storeをご利用のお客様へ
ご利用ありがとうございます!
エラー(エラーコード: )
ご協力ありがとうございました
参考にさせていただきます。