机器学习 算法背后的理论与优化

针对机器学习领域中最常见的一类问题——有监督学习，本书从入门、进阶、深化三个层面由浅入深地对该问题进行了讲解。三个层面包括基础入门算法层面、有监督学习的核心理论层面、理论背后的数学原理层面。基础入门算法部分以逻辑回归对整书所有涉及的知识点进行了串联；核心理论涵盖了结构风险最小、正则化、以及求解时使用的最优化理论；数学原理则主要包括最大熵原理、拉格朗日乘数法、Fenchel对偶等理论在数学上的推导。