最優化方法與機器學習（簡體書）

在科技與教育深度融合的新時代背景下，培育德才兼備且具有創新精神和實踐技能的人才至關重要。《最優化方法與機器學習》融合最優化理論與機器學習技術，配套相關課程為本科生和研究生提供系統全面的學習資源。《最優化方法與機器學習》共6章。第1章“緒論”介紹最優化問題的分類和典型應用，為後續學習奠定基礎。第2章“凸分析”探討凸集和凸函數等概念，提供解決優化問題的理論工具。第3章“最優性條件”講解對偶問題和KKT條件，幫助學生理解最優解的求解方法。第4章“最優化計算”詳細介紹梯度下降法、線性搜索法等無約束優化算法。第5章“機器學習中的鄰近算法”闡述鄰近算子及其在模型訓練中的應用。第6章“應用”結合壓縮感知等案例展示最優化方法在機器學習領域的實踐。掃描《最優化方法與機器學習》二維碼可獲得相關彩圖，提升學習效果。《最優化方法與機器學習》由粵港澳大灣區高校專家聯合打造，內容嚴謹實用，旨在培養學生的數學素養、信息處理能力和科研實踐技能。