1楼:跳花舞的和尚
在遇到某些算法推理时会容易理解,对偶理论,如果再学习了最优化的理论和方法。
比如机器学习中经常遇到将问题转化成凸优化的情况在你的基础上,而不是仅仅概率论就能解决的事、kkt条件等是必须要学习和掌握的
机器学习中的优化理论,需要学习哪些资料才能看懂
2楼:呵呵都好啦
前言--正本清源:bai优化理du论(运筹学)zhi,研究的是如何求解目dao标函数在约束条回件下的最优解。机答器学习、人工智能中的绝大部分问题,到最后基本都会归结为求解优化问题,因此学习优化理论是非常有必要的。
机器学习中用到的优化,只是整个运筹学(最优化理论)中的一瞥。只需一门numerical optimization(数值优化)或convex optimization(凸优化)即可。还有更简单粗暴的,书名直接叫做convex optimization in engineering(工程中的凸优化)--机器学习中用到的优化和运筹学相比确实挺“工程”的。
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