"本书系统介绍**化的基本理论、建模方法与常用算法, 旨在为人工智能、机器学习、数据

科学等领域的学习者提供扎实的优化基础. 内容涵盖优化的基本概念、**性条件、凸优化、无

约束与约束优化等基础知识, 并重点讨论机器学习中的优化建模与算法, 如主成分分析、支持向

量机、随机优化和零阶优化算法等. 书中通过丰富的例题讲解, 结合理论与实际应用, 帮助读者

掌握从模型建立到算法实现的全面技能.

本书适合人工智能、计算机科学、数学优化、运筹学、数据科学等专业的本科生、研究生及

科研人员. 它不仅能帮助学生打下坚实的理论基础, 还能帮助从业者在实际问题中选择合适的优

化方法与算法进行有效求解, 是一本理论与实践兼具的优化学习和参考书.

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