Optimization for Machine Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The interplay between optimization and machine learning is one of the most important developments in modern computational science. Optimization formulations and methods are proving to be vital in designing algorithms to extract essential knowledge from huge volumes of data. Machine learning, however, is not simply a consumer of optimization technology but a rapidly evolving field that is itself generating new optimization ideas. This book captures the state of the art of the interaction between optimization and machine learning in a way that is accessible to researchers in both fields.Optimization approaches have enjoyed prominence in machine learning because of their wide applicability and attractive theoretical properties. The increasing complexity, size, and variety of today's machine learning models call for the reassessment of existing assumptions. This book starts the process of reassessment. It describes the resurgence in novel contexts of established frameworks such as first-order methods, stochastic approximations, convex relaxations, interior-point methods, and proximal methods. It also devotes attention to newer themes such as regularized optimization, robust optimization, gradient and subgradient methods, splitting techniques, and second-order methods. Many of these techniques draw inspiration from other fields, including operations research, theoretical computer science, and subfields of optimization. The book will enrich the ongoing cross-fertilization between the machine learning community and these other fields, and within the broader optimization community.
作者简介
Suvrit Sra is a Research Scientist at the Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Tübingen, Germany.
Sebastian Nowozin is a Postdoctoral Researcher at Microsoft Research, Cambridge, UK.
Stephen J. Wright is Professor in the Computer Sciences Department at the University of Wisconsin, Madison.
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的写作风格非常具有启发性，它不像传统的教材那样板着脸孔，反而充满了对学科发展历程的洞察。作者在引言部分回顾了优化理论如何在机器学习领域“借道超车”，从早期的最小二乘法到如今的深度学习训练，这条脉络被梳理得清晰有力。我特别喜欢作者在探讨局部最优问题时，引用了几个历史上的经典案例，比如早年间神经网络训练遇到的梯度消失问题，以及当时研究人员如何从几何角度去理解这一现象，最终导向了残差网络等结构的发明。这种“讲故事”的方式，极大地激发了我对优化难题的好奇心。书中对现代优化方法中涉及到的随机性处理，特别是随机化对收敛速度的影响，进行了非常细腻的探讨。例如，它清晰地解释了为什么在某些情况下，引入适度的噪声反而能帮助模型跳出鞍点。对于那些不满足于仅仅知道“如何调参”而渴望理解“为什么这样调”的工程师和学生来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种深刻的科学素养和批判性思维。
评分这本书的组织结构非常精妙，它采用了一种由浅入深、层层递进的编排方式，使得复杂的概念得以逐步构建。开篇的凸优化部分为后续所有非凸问题的分析奠定了坚实的基础，就像是为一座摩天大楼打下了最深、最稳固的基桩。我注意到作者在每一章的末尾都设置了“进一步阅读”的推荐，这些推荐的书目和论文都紧密围绕着本章的主题，为读者指明了后续深入探索的方向。这种细致的导读，体现了作者对读者学习路径的深切关怀。特别是关于大规模优化，书中对分布式优化算法（如 ADMM）的介绍，不仅限于理论描述，还包含了一些实际部署时的并行化考虑，这对于构建云端机器学习系统的人来说，具有极高的参考价值。读完这本书，我感觉自己对如何设计一个高效、鲁棒的训练过程有了全新的认识。它不再是简单的调参游戏，而是一门关于如何驯服复杂非线性系统的艺术和科学。这本书绝对值得所有严肃对待机器学习优化问题的专业人士收藏和反复研读。
评分这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色调和简洁的几何图形，一下子就让人联想到严谨的数学和前沿的算法。我本来对机器学习中的优化问题了解有限，只停留在一些基础的梯度下降概念上，但这本书的内容深度和广度完全超出了我的预期。它不像很多教科书那样枯燥乏味，而是将复杂的理论通过清晰的图示和生动的比喻串联起来，让人在阅读时能跟上作者的思路。特别是关于拉格朗日乘子法在约束优化中的应用，作者用了一个非常巧妙的例子来解释“影子价格”的概念，让我这个在金融背景下工作的读者豁然开朗。阅读这本书就像是进行一次结构化的思维训练，它不仅仅教你如何应用优化算法，更重要的是教会你如何从数学结构上理解机器学习模型训练背后的驱动力。我尤其欣赏作者在介绍牛顿法和拟牛顿法时，对 Hessian 矩阵计算复杂性的详细分析，这在实际应用中避免了很多不必要的计算陷阱。对于想要深入理解模型收敛性和泛化能力之间联系的研究人员来说，这本书无疑是一座宝库。我周末花了一整天时间推导其中一个共轭梯度法的迭代公式，那种成就感是无法用语言形容的。
评分这本书的实战性远超我的想象。我之前读过一些侧重理论的优化书籍，读完后往往感觉知识点都很零散，真正应用到实际的深度学习框架中时，总是找不到一个系统的指导。但《Optimization for Machine Learning》提供了一个非常连贯的视角，从基础的凸优化理论，逐步过渡到非凸优化在神经网络中的挑战。书中对于随机梯度下降（SGD）及其变体的分析尤其到位。作者并没有简单地罗列 Adam、RMSProp 等优化器，而是深入探讨了它们各自的收敛性保证和局限性，并结合了最新的研究成果，比如关于动量和学习率调度策略的最新见解。有一章专门讲解了如何利用二阶信息来加速训练，并详细对比了 L-BFGS 在高维稀疏问题上的性能优势。我尝试着用书中介绍的方法重构了一个图像分类任务的训练流程，结果发现模型收敛速度有了显著提升，而且最终的泛化误差也更低。这让我深刻体会到，优化算法的选择绝不是“哪个流行就用哪个”，而是需要根据问题的具体结构进行审慎决策。这种将理论与工程实践完美结合的处理方式，是这本书最核心的价值所在。
评分坦白说，这本书的数学要求是比较高的，这既是优点，也可能成为一些初学者的门槛。书中大量的矩阵运算、微分几何的概念，要求读者必须具备扎实的线性代数和微积分基础。然而，对于那些愿意投入精力去啃硬骨头的人来说，这种严格性带来的回报是巨大的。我印象最深的是关于正则化项的讨论，作者不仅仅停留在 $L1$ 和 $L2$ 的公式层面，而是深入剖析了它们在优化景观中对解的稀疏性或平滑性施加的影响，以及它们如何等价于对模型复杂度的贝叶斯先验设定。这种跨学科的连接能力，使得优化理论不再是一个孤立的数学分支，而是内生地嵌入到了统计推断和模型选择的哲学之中。我花了一段时间来消化其中关于次梯度和光滑化技术的章节，它为理解强化学习中的策略梯度方法提供了强大的理论支撑。这本书迫使你不能走捷径，必须真正地去理解那些复杂的数学推导，最终才能在面对前沿研究时，拥有属于自己的深刻见解。
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评分http://www.ppurl.com/2013/01/optimization-for-machine-learning.html
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