最优化与机器学习

"本书全面探讨了机器学习中的**化理论、方法与实践，特别是在人工智能颠覆性发展的背景下，
包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习及强化学习等的应用。本书详细介绍了**性条件、
KKT 条件、拉格朗日对偶等核心**化理论，探讨了梯度下降法、邻近梯度法、牛顿法、拟牛顿方法
（BFGS 方法）、块坐标下降法、随机梯度类方法、增广拉格朗日方法、交替方向乘子法、双层规划等
经典**化方法，最后介绍了机器学习与**化深度融合的先进学习优化方法。通过本书的学习，读
者将能够全面理解机器学习中**化问题的建模和求解计算，及其在实际问题中的应用，为后续的机
器学习研究和实践奠定坚实的基础。在机器学习领域，**化方法不仅是实现模型学习的关键技术，也是提高模型性能、防止过拟合和增强泛化能力的基石。本书通过丰富的理论分析和实例演示，使读者能深入理解**化方法在机器学习中的核心作用，并为解决实际问题提供有力的工具。本书适合作为高等院校计算机、运筹学、计算数学、大数据、统计学等相关专业的教材，是一本适合广大人工智能爱好者的优秀读物。
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