2017 MOD会议精选：机器学习、优化与大数据

《机器学习、优化与大数据》(Machine Learning, Optimization, and Big Data) 是一本由Giuseppe Nicosia、Panos Pardalos、Giovanni Giuffrida和Renato Umeton共同编著的会议论文集，收录了第三国际会议MOD2017的精选论文。该会议于2017年9月14日至17日在意大利的Volterra举行。这本著作是Springer Lecture Notes in Computer Science系列的一部分，自1973年开始出版，系列主编包括Gerhard Goos、Juris Hartmanis和Jan van Leeuwen等业界知名学者。 本书重点关注机器学习、优化理论以及大数据处理领域的前沿进展。机器学习部分涵盖了算法设计、模型构建、数据挖掘以及深度学习等方面的知识，探讨如何通过计算机系统自动学习和改进，以解决复杂问题。优化技术则着重于求解最优化问题，包括线性规划、非线性优化、动态规划等方法，这些在数据科学和人工智能中扮演着关键角色。 大数据作为一个新兴的研究领域，书中强调了如何处理海量数据、存储、管理和分析的重要性，以及如何利用这些数据进行预测、决策支持和业务洞察。随着云计算和物联网的发展，大数据的处理能力成为推动科技进步的关键因素。 书中收录的论文作者来自全球顶级学府和研究机构，如斯坦福大学、卡内基梅隆大学、加州大学洛杉矶分校等，他们分享了各自在这些领域的研究成果和实践经验。读者可以从中了解到当前研究的热点问题、最新进展以及未来可能的发展趋势。 《机器学习、优化与大数据》不仅适合研究人员、研究生和高级工程师深入学习和探索，也对数据科学家、工程师和企业决策者具有重要的参考价值，因为它提供了理论与实践相结合的视角，帮助他们应对日益增长的数据驱动挑战。为了确保学术公正和版权，本书已经过修订并经作者和编辑团队精心挑选，确保内容的质量和严谨性。