Nocedal & Wright的经典数值优化教程：机器学习基石

《数值优化》是由著名数学家和计算机科学家Jorge Nocedal与Stephen J. Wright合著的一本经典的数值优化教材，它在机器学习理论研究领域具有重要地位。这本书作为Springer出版社的Springer Series in Operations Research系列的一部分，旨在提供深入的理论指导和技术实践，帮助读者理解和掌握数值优化算法的精髓。 该书涵盖了广泛的优化理论，包括梯度法、拟牛顿方法、无约束优化、约束优化、全局优化策略以及大规模优化问题的处理。作者Jorge Nocedal以其在数值线性代数和非线性优化领域的深厚造诣，结合Stephen J. Wright的专业知识，使得本书内容既有理论深度又易于理解，适合研究生、科研人员以及工程师使用。 书中强调了冯诺伊曼理论在优化问题中的核心作用，探讨了如何通过迭代方法寻找函数的局部或全局最小值，这对于机器学习模型参数的训练、特征工程中的参数调整以及最优化问题求解至关重要。书中配以85幅插图，直观地展示了复杂的数学概念，使抽象的理论更加形象化。 此外，书中还特别关注了实际应用中的优化技术，如梯度下降、 conjugate gradient method（共轭梯度法）和quasi-Newton methods（拟牛顿方法），这些都是现代机器学习算法如神经网络、支持向量机和强化学习中不可或缺的工具。书中还提到了如何处理大规模优化问题，这对于大数据时代下的计算效率至关重要。 《数值优化》不仅是一本理论教材，还是一本实用参考书，对于那些希望在机器学习领域深入研究或解决实际问题的读者来说，它是提高技能和解决问题能力的强大资源。无论是理论研究人员还是工业界工程师，都可以从中受益匪浅，理解并掌握优化算法的最新进展和最佳实践。