📈《机器学习与优化》：从基础到高级，掌握机器学习优化策略！
学习笔记
在机器学习的世界里，优化算法是提升模型性能的关键。📘《机器学习与优化》这本书，是你的优化技术宝典，帮助你深入理解并应用各种优化技术，以提高机器学习模型的效率和准确性。
一、内容概览 📘
《机器学习与优化》是一本专为对机器学习和优化技术感兴趣的读者编写的高级教程。它详细介绍了机器学习中的优化问题，包括损失函数、梯度下降、凸优化和非凸优化等，并探讨了如何将这些技术应用于实际的机器学习任务。
二、重点内容 🎯
- 机器学习基础：介绍了机器学习的基本概念，包括模型、数据和算法。
- 本书从机器学习的基本原理讲起，确保读者能够理解机器学习的基本框架。
- 损失函数与优化目标：深入讲解了损失函数的设计和优化目标的选择。
- 通过介绍不同的损失函数，读者可以学习到如何为特定问题选择合适的优化目标。
- 梯度下降法：探讨了梯度下降法及其变体在机器学习中的应用。
- 本书详细介绍了梯度下降法的工作原理，并展示了如何使用它来优化机器学习模型。
- 凸优化与非凸优化：介绍了凸优化和非凸优化的区别和联系，以及它们在机器学习中的重要性。
- 凸优化提供了许多理论保证，而非凸优化则是许多实际问题的真实情况。本书通过实例演示了如何应用这两种优化技术。
- 高级优化技术：讲解了现代机器学习中的高级优化技术，如随机梯度下降、动量方法和Adam优化器。
- 这些高级技术是当前机器学习研究的前沿。本书通过实例让读者理解如何使用这些技术来提高模型的训练效率和性能。
- 实战案例：通过一系列实战案例，如深度学习中的优化问题，让读者将所学知识应用于解决实际问题。
- 实战案例是检验学习成果的重要方式。本书的案例设计贴近实际，帮助读者巩固和深化理解。
三、金句分享 💬
- "优化算法是机器学习模型的加速器。"
- "损失函数是机器学习中的指路明灯。"
- "梯度下降法，机器学习优化的基本工具。"
- "理解凸优化，是深入机器学习优化的第一步。"
- "非凸优化，机器学习中的现实挑战。"
- "高级优化技术，让机器学习模型训练更加高效。"
四、读后体会 📚
读完《机器学习与优化》后，我对机器学习中的优化问题有了更加全面和深入的理解。这本书不仅提供了丰富的知识，更重要的是，它提供了一种思维方式，一种如何用优化技术思考和解决机器学习问题的思维方式。
五、总结与推荐 📣
《机器学习与优化》是一本适合所有对机器学习和优化技术感兴趣的读者的书籍。无论你是数据科学的初学者、机器学习工程师还是对人工智能有兴趣的学生，这本书都将是你的宝贵资源。
六、同类书籍介绍 📚
- 《深度学习》：
- Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写的这本书是深度学习领域的经典之作，适合想要深入理论的读者。
- 《Python机器学习》：
- 专注于使用Python进行机器学习的实践，这本书适合希望通过实践学习的读者。
- 《优化算法教程》：
- 详细介绍了优化算法的理论和实践，这本书适合对优化算法有深入研究兴趣的读者。
书籍信息
书名: 机器学习与优化
作者: [意] 罗伯托·巴蒂蒂/[意] 毛罗·布鲁纳托
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 图灵教育
原作名: The LION Way : Learning plus Intelligent Optimization
译者: 王彧弋
出版年: 2018-5
页数: 272
定价: 89.00元
装帧: 平装
丛书: 图灵程序设计丛书
ISBN: 9787115480293
内容简介
本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。
作者简介
【作者简介】
罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）
人工智能领域先驱，IEEE会士。因在无功搜索优化（RSO）方向做出了开创性的工作而名震学界。 目前为意大利特伦托大学教授，同时担任特伦托大学机器学习与智能优化实验室（LION lab）主任。
毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）
意大利特伦托大学助理教授，LION研究团队成员。
【译者简介】
王彧弋
博士，现于瑞士苏黎世联邦理工学院从事研究工作，主要研究方向为理论计算机科学与机器学习。
