《最优化方法与机器学习》叶颀,谭露琳科学出版社

内容简介：

在科技与教育深度融合的新时代背景下，培育德才兼备且具有创新精神和实践技能的人才至关重要。本书融合最优化理论与机器学习技术，配套相关课程为本科生和研究生提供系统全面的学习资源。全书共6章。第1章“绪论”介绍最优化问题的分类和典型应用，为后续学习奠定基础。第2章“凸分析”探讨凸集和凸函数等概念，提供解决优化问题的理论工具。第3章“最优性条件”讲解对偶问题和KKT条件，帮助学生理解最优解的求解方法。第4章“最优化计算”详细介绍梯度下降法、线性搜索法等无约束优化算法。第5章“机器学习中的邻近算法”阐述邻近算子及其在模型训练中的应用。第6章“应用”结合压缩感知等案例展示最优化方法在机器学习领域的实践。扫描书中二维码可获得相关彩图，提升学习效果。本书由粤港澳大湾区高校专家联合打造，内容严谨实用，旨在培养学生的数学素养、信息处理能力和科研实践技能。

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