最適化手法入門 データサイエンス入門シリーズ

寒野善博(著者), 駒木文保(編者)

• 販売会社／発売会社: 講談社
• 発売年月日: 2019/08/31
• JAN: 9784065170083

商品レビュー

2024/01/28

線形計画（ＬＰ）を数式とグラフを用いて丁寧に説明した本。

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。

2021/09/25

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

2020/03/13

ふらっと本屋に寄ったときに立ち読みして面白そうだったので会社の技術活動費補助で購入するつもりで買ったが、レシートを紛失したため自腹になってしまった。悲しみ。ただ、内容に関しては数理最適化のイロハを初心者にもわかりやすく解説している。内容は数学なのだが、数学本にありがちな「必要なものは全て説明した。わからない奴は、おいていく。」みたいなスタンスではなく、出来の悪い学生に寄り添ったような読者が理解できたかを優先した内容となっている。図も多くて好感が持てる。カラーなのも良い。

ただし、明らかなPythonコードの間違いがあったりして「絶対動かしてないだろ！」みたいな気持ちになる。しかもライブラリに丸投げなので、このレベルならコードいらない or 疑似コードで良かったのでは？となる。PEP8も無視しているためコードが汚い。