これなら分かる最適化数学: 基礎原理から計算手法まで

6人が推薦（ブログ 6 人）

教養 21 位 ・ 数学・統計学 6 位

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推薦のデータ

Qiita 5 人、はてなブログ 1 人が推薦しています。最初の推薦は 2016年8月、最新の推薦は 2024年3月。

その年に初めてこの本を推薦した人の数

この本を推薦した人（6 人）

• Kuru-chanQiita
  機械学習に興味を持った素人がこれまで読んできた本2018年12月
• poisukeQiita
  初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった2018年12月
• koutaku009Qiita
  機械学習初学者向け　参考書の学習順序　高卒、文系含む2018年10月
• shu_maruboQiita
  【随時更新】マシンラーニングエンジニアが機械学習、統計学のおすすめ本を紹介する2017年7月
• joisino.hatenablog.comはてなブログ
  大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ2024年3月
• aokikenichiQiita
  データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか2017年6月ほか 4 本

本の情報

著者

健一, 金谷

出版社

共立出版

形態

単行本

発売日

2005年9月1日

定価

3,190 円（税込）

ISBN

9784320017863

楽天のレビュー

★4.45（12 件）

内容紹介

最適化手法とは，利益，損失などの望ましい，あるいは望ましくない値を最大，または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが，計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり，今日ではあらゆる工学分野，特に電子，情報，通信技術の設計のほとんどに浸透している。 　本書はこの立場から，最適化手法の入門書として書かれたもので，経営学やORのみならず，統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っている。また，各手法を紹介するだけでなく，その数学的背景の解説に力点を置いている。 　本文中では最適化手法の要領…

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