《机器学习与优化》 pdf 24.46 MB

《机器学习与优化》是由罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）和毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）共同编写的教材，主要讲述了机器学习和优化领域的核心概念与方法。本书的内容结合了机器学习与优化技术，特别关注如何将优化算法应用于机器学习问题的求解。

本书的主要内容包括以下几个方面：

1. 机器学习基本原理：介绍了机器学习的基本方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，并探讨了它们在实际问题中的应用。
2. 优化技术的应用：详细讨论了优化算法在机器学习中的重要性，尤其是在训练模型、调优参数等方面的应用。书中讲解了不同的优化方法，如梯度下降、遗传算法、模拟退火等，以及如何选择和应用这些优化算法。
3. 算法与理论：书中提供了优化算法和机器学习算法的理论基础，并通过实际例子说明了这些算法如何实现。
4. 实践与案例研究：通过一系列的案例研究，展示了优化算法在机器学习中的实际应用，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
5. 模型的评估与选择：讨论了如何评估机器学习模型的性能，如何选择合适的优化算法以及如何调节参数以获得最优性能。

这本书适合那些想要深入理解机器学习与优化之间关系的读者，尤其是学术研究人员和工程师。它既适用于机器学习入门者，也为有经验的从业人员提供了更深入的理论和实践指导。

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