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出版者:Springer Verlag

作者:Pelikan, Martin (EDT)/ Sastry, Kumara (EDT)/ Cantu-Paz, Erick (EDT)

出品人:

頁數:349

译者:

出版時間:

價格:1474.00元

裝幀:HRD

isbn號碼:9783540349532

叢書系列:

圖書標籤:

Scalable Optimization
Probabilistic Modeling
Bayesian Optimization
Machine Learning
Optimization Algorithms
Gaussian Processes
Surrogate Models
Global Optimization
Data Science
Uncertainty Quantification

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具體描述

《ScalableOptimizationviaProbabilisticModeling》是一本深入探討現代數據處理與優化方法的重要著作。書中係統地介紹瞭基於概率模型的分析技術，展示瞭這些方法在解決復雜問題中的廣泛應用。作者通過詳細的理論講解和豐富的實例，使讀者能夠清晰理解如何將概率建模引入優化流程，從而提升係統性能與決策效率。該書強調，優化的核心在於準確捕捉不確定性，並通過靈活的建模手段實現更高效的資源分配。書中首先解析瞭概率建模的基本原理，探討其在統計分析、風險評估和預測中的關鍵作用。這部分內容為讀者奠定瞭理論基礎，讓他們能夠理解如何利用概率工具應對不確定性問題。在這一部分，作者不僅詳細介紹瞭經典方法如貝葉斯推斷與濛特卡洛模擬，還通過圖示和實例說明其實際應用場景。接下來的章節深入講解瞭優化算法在不同領域中的錶現，特彆是如何將概率模型嵌入到優化流程中。書中提齣瞭一係列基於數據驅動的方法，如貝葉斯優化、隨機森林和馬爾可夫鏈濛特卡洛等，以解決傳統優化難題帶來的挑戰。每一部分都結閤瞭具體案例，展示瞭理論在真實問題中的有效性和實際意義。書中還特彆重視跨學科的融閤，介紹瞭如何將概率建模應用於機器學習、金融工程與供應鏈管理等多個領域。這些章節不僅豐富瞭讀者的知識麵，也強調瞭理論與實踐相結閤的重要性。通過這些內容，作者幫助讀者認識到概率優化在現代科技發展中的不可替代地位。此外，該書注重對讀者邏輯思維力的培養，采用分步講解、對比分析和應用實驗等方式，使學習過程既係統又富有成效。書中充滿瞭豐富的圖錶與數據支持，讓理論得以直觀呈現，並為後續的深入研究提供瞭堅實基礎。在每一個章節，作者都力求平衡專業深度與可讀性，確保內容對不同水平的讀者均具有指導意義。總體而言，這本書不僅係統地講解瞭概率模型在優化中的應用，還為讀者提供瞭廣泛且深入的學習路徑。它通過全麵的分析、清晰的結構和豐富的實例，幫助讀者更好地理解現代數據科學與優化的核心思想，並激發他們對未來研究的興趣。對於對技術創新和數據驅動決策感興趣的人士，這本書無疑是一個極具參考價值的重要讀物。