机器学习的优化理论需要学习哪些书籍

最新推荐文章于 2025-06-01 14:26:39 发布
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机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习资料：书籍，资源，方法
liushuikong的博客
12-01 1302
个人机器学习资料总结
优化理论An Introduction to Optimization 中文版
11-02
最优化理论的经典书籍。
【电子书资源】数值方法&最优化理论&算法&凸优化 ---书籍调研（附网盘下载地址）...
cxyhjl的博客
02-17 5228
随着计算机和计算方法的飞速发展，几乎所有学科都走向定量化和精确化，从而产生了一系列计算性的学科分支，如计算物理、计算化学、计算生物学、 计算地质学、计算气象学和计算材料学等， 计算数学...
2020必读的12本机器学习书籍汇总
zenRRan的博客
10-03 3962
关注“深度学习自然语言处理”，一起学习！设为星标，第一时间获取更多干货来自：深度学习与NLP公众号编辑：王萌本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理“机器学习：计算机无需专门...
对于机器学习初学者，三本书带你进入机器学习！
数智集的博客
03-02 2632
人工智能包括机器学习、深度学习、神经网络，想要入行机器学习，这几本书籍可以带你进入机器学习： 机器学习导论：这本书系统全面，既可以自学又可以作为研究参圪，既道出了机器学习的前世今生，又展望了未来的发展，让道听途说的信息止于智者，本书主题包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性和多项式分类器、决策树、神经网络以及支持向量机。 图解机器学习：用丰富的图示，从最小二乘法出发，对基于最小二乘法实现的各种机器学习...
机器学习中优化相关理论基础汇总
【AI机器学习与知识图谱】的博客
04-30 2206
在阐述机器学习中优化所需相关理论基础前，既然是谈机器学习算法，我们先了解一下机器学习中算法分类： 1、监督学习：训练数据每个实例都带有label 2、非监督学习：训练数据没有label 3、强化学习：与监督学习和非监督学习并列的第三类机器学习算法 4、弱监督学习：分为三种 不完全监督、不确切监督、不准确监督 5、半监督学习：由于标注数据困难等原因，只有部分数据含有label 6、多示例学习：每个...
线性代数与机器学习优化
09-29
本书《线性代数与机器学习优化》由Charu C. Aggarwal撰写，是机器学习领域内一本系统性介绍线性代数与优化方法应用的教材。书籍重点介绍了矩阵分解、相似性分析以及图模型等与计算图优化密切相关的内容，这些都是...
动手学机器学习.zip
04-03
算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域，侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中，机器学习也被称为预测分析。
量子机器学习与优化入门
最新发布
10-09
这些内容不仅让读者了解理论，还能直接在实践中应用所学知识，是量子机器学习和优化领域不可多得的学习资源。 值得注意的是，《量子机器学习与优化入门》并非理论推导的专著，而是一本注重实战演练的指南，因此，其...
机器学习的数学理论及其算法研究——评《机器学习的数学理论》.pdf
09-24
《机器学习的数学理论》一书详细介绍了机器学习的数学理论，讨论了机器学习的优化理论，为提高计算机研究人员对于机器的认知、实现机器的自动化具有重要指导价值。 机器学习的数学理论可以分为多个方面，包括神经...
最优化理论与方法-第一讲：最优化问题概述---ChatGPT o3+Deepseek作答+superfatseven
qq_46215223的博客
06-01 1518
这些参考资料涵盖了从基础理论到算法实现的各个方面，适合不同层次的学习者。对于初学者，《最优化基础理论与方法》是一个良好的起点，它提供了全面的基础知识和概念。而对于那些有一定基础并希望深入学习非线性优化或凸优化的同学，《Nonlinear Programming》和《Convex Optimization》会是非常有价值的补充。通过这门课程，你不仅能够学到最优化问题的理论知识，还能掌握常见优化算法的实际应用，理解如何使用现代优化软件工具解决实际问题。
推荐这六本关于机器学习的书籍，并说说它们的优缺点
热门推荐
MemRay
09-08 5万+
万事开头难。第一本该介绍哪个，或者第一本该看哪个，实在是不好讲。即使是Amazon上的书评，老外也是理工科两极分化严重，每本都有很多人说适合入门用的，也有很多人说不适合的。但是个人认为，第一本一定要能用最清晰的语言，最简单的例子把尽量多的核心概念、术语讲在前面，最好还要有尽可能多的图，这样初学者才能“不怵”这么多概念名词。有了基本概念之后然后再后面反复涉及这些概念，不断深化理解。最后再能覆盖一定的
【入门书籍】新手入门机器学习，强烈推荐这几本书籍
程序星空实验室
03-14 6144
近年来，人工智能非常火热，几乎涉及到了生活中的方方面面：语音识别、人脸检测、自然语言处理、数据挖掘、推荐系统、游戏、智能机器人、智能医疗、智慧城市等等。 机器学习算法是人工智能的核心，是使得计算机系统具有智能的根本途径，赋予计算机推理、学习和解决问题的能力。 可见进入AI领域，机器学习技能就是敲门砖，那么新手该如何入门机器学习、数据挖掘领域呢？正所谓要想建高楼，得先打好地基，机器学习算法涉及到...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_33708432的博客
04-07 8115
转载自机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感...
机器学习必看书籍推荐
reggieding的博客
12-03 2188
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 以下书籍都是现在业内主流的机器学习好书，同步收录在顶书，通过下面网址进入，实时读书： 顶书-提升IT技术和认知​i-book.top 科技之巅2 《麻省理工科技评论》从2001年开始，每年都会公布“10大全球突破性技术”，即TR10（.
2020必读的12本机器学习书籍
lqfarmer的博客
06-20 3185
“机器学习：计算机无需专门编程即可从经验中学习。” 最近这十年以来，人工智能和机器学习已经获得了广泛的关注，每个人都希望成为这一变化的一部分。企业希望掌握该技术的优势，而专业人士则对机器学习的强大能力着迷，并渴望提高自己的技能。 无论如何，始终都需要一个起点，选择一本好书，仔细地阅读，可以从中学到关于人工智能相关技术。无论你的技能是什么，你总能找到适合的书籍，无论是技术爱好者还是菜鸟。因此，推荐12本在2020年，最值得深入阅读的人工智能专业书籍，其中很多书籍在我们的公众号“深度学习与NLP”中都有免.
凸优化初步
会思考的蜗牛
06-03 6845
前言          这节课主要介绍凸优化的入门知识，程博士推荐阅读Boyd的《凸优化》，最经典的凸优化的书，这本书有600多页，细致讲解了凸优化相关的理论知识，可以作为一门学科来学习。因为硕士阶段学过《工程优化》，在这次学习过程中能容易的get到思想。 一般的优化问题包括 有约束和无约束两种，在这里我们将要弄清楚两件事情：为什么要优化？为什么要凸优化？
周志华老师推荐机器学习书单
01-27 698
前言 前段时间周老师在Advanced Machine Learning课程上，推荐了一些机器学习的书籍，这里大概整理一下。 第一阶段 入门级的书有两本。 一本是CMU，ML系的Tom Mitchell所著的《Machine Learning》，这也是第一本机器学习的专门性教材。 另一本就是周老师的《机器学习》 这两本书任选一本即可。 第二阶段 进阶篇的两本 ESL《(The Ele...
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