优化理论与方法pdf

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❸ 机器学习需要什么数学基础

• 数学基础

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• 《矩阵分析》 PDFRoger Horn。矩阵分析领域无争议的经典

• 《概率论及其应用》 PDF威廉·费勒。极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的

• 《All Of Statistics》 PDF 扫描版PDF 高清版机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。

• 《Nonlinear Programming, 2nd》 PDF最优化方法，非线性规划的参考书。

• 《Convex Optimization》 PDF配套代码Boyd的经典书籍，被引用次数超过14000次，面向实际应用，并且有配套代码，是一本不可多得的好书。

• 《Numerical Optimization》 PDF第二版，Nocedal着，非常适合非数值专业的学生和工程师参考，算法流程清晰详细，原理清楚。

• 《Introction to Mathematical Statistics》 PDF第六版，Hogg着，本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布，以及ML，Bayesian方法等内容。

• 《An Introction to Probabilistic Graphical Models》 PDFJordan着，本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念，对隐变量（潜在变量）也做了详细介绍，相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。

• 《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》 PDFKoller着，一本很厚很全面的书，理论性很强，可以作为参考书使用。

• 具体数学 PDF经典

• bind一月 4

• 线性代数 (Linear Algebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是

  Introction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Strang.

  这本书是MIT的线性代数课使用的教材，也是被很多其它大学选用的经典教材。它的难度适中，讲解清晰，重要的是对许多核心的概念讨论得比较透彻。我个人觉得，学习线性代数，最重要的不是去熟练矩阵运算和解方程的方法——这些在实际工作中MATLAB可以代劳，关键的是要深入理解几个基础而又重要的概念：子空间(Subspace)，正交(Orthogonality)，特征值和特征向量(Eigenvalues and eigenvectors)，和线性变换(Linear transform)。从我的角度看来，一本线代教科书的质量，就在于它能否给这些根本概念以足够的重视，能否把它们的联系讲清楚。Strang的这本书在这方面是做得很好的。

  而且，这本书有个得天独厚的优势。书的作者长期在MIT讲授线性代数课(18.06)，课程的video在MIT的Open courseware网站上有提供。有时间的朋友可以一边看着名师授课的录像，一边对照课本学习或者复习。

  Linear Algebra

• 概率和统计 (Probability and Statistics):概率论和统计的入门教科书很多，我目前也没有特别的推荐。我在这里想介绍的是一本关于多元统计的基础教科书：

  Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed.) by Richard A. Johnson and Dean W. Wichern

  这本书是我在刚接触向量统计的时候用于学习的，我在香港时做研究的基础就是从此打下了。实验室的一些同学也借用这本书学习向量统计。这本书没有特别追求数学上的深度，而是以通俗易懂的方式讲述主要的基本概念，读起来很舒服，内容也很实用。对于Linear regression, factor analysis, principal component analysis (PCA), and canonical component analysis (CCA)这些Learning中的基本方法也展开了初步的论述。

  之后就可以进一步深入学习贝叶斯统计和Graphical models。一本理想的书是

  Introction to Graphical Models (draft version). by M. Jordan and C. Bishop.

  我不知道这本书是不是已经出版了（不要和Learning in Graphical Models混淆，那是个论文集，不适合初学）。这本书从基本的贝叶斯统计模型出发一直深入到复杂的统计网络的估计和推断，深入浅出，statistical learning的许多重要方面都在此书有清楚论述和详细讲解。MIT内部可以access，至于外面，好像也是有电子版的。

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《机器学习与优化》（[意] 罗伯托·巴蒂蒂）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：机器学习与优化

作者：[意] 罗伯托·巴蒂蒂

译者：王彧弋

豆瓣评分：8.2

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-5

页数：272

内容简介：

本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

作者简介：

【作者简介】

罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）

人工智能领域先驱，IEEE会士。因在无功搜索优化（RSO）方向做出了开创性的工作而名震学界。 目前为意大利特伦托大学教授，同时担任特伦托大学机器学习与智能优化实验室（LION lab）主任。

毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）

意大利特伦托大学助理教授，LION研究团队成员。

【译者简介】

王彧弋

博士，现于瑞士苏黎世联邦理工学院从事研究工作，主要研究方向为理论计算机科学与机器学习。

❻ 运筹学（最优化理论）如何入门

关于运筹学入门书籍，无论是英文搜索还是中文搜索，大多都提到《运筹学导论》这本书，因此最开始是使用的这本书作为入门。另外，自己偏爱 Coursera，因此选了 Coursera 上科罗拉多大学波德分校开设的《线性和整数规划》（Coursera.org）作为主要教学视频。一般而言，对于专业课，教材加教学视频，外加不懂时谷歌搜索，就可以很好地自学了。我最推荐的入门视频：DrSalimian 的线性规划系列视频，讲得非常基础，而且十分清晰，基本上是 Step By Step的讲解，为我扫清了好多好多的疑惑。跟着他把线性规划的各个子内容（Simplex, Big-M Technique, Two-Phase Technique, Matrix Form Simplex, Revised Simplex, Duality）学好了，一步步跟下来是很简单顺畅，基本上Simplex就掌握了。在学习 Simplex 的时候，DrSalimian的教程是主线，利用《运筹学导论》还有谷歌搜索作为补充。比如听 Big-M 不太了解，就搜索 Big-M Method，然后看看其他大学放在网上的 pdf，这样效果甚好。学习完 Simplex 之后，《运筹学导论》就开始发挥作用了，这本书从第10章动态规划开始，是可以作为第一教材。然后有不太理解的地方，用网上资料，以及 Youtube 上的视频来补充。《LinearProgramming 1: Introction》, George B. Dantzig, Mukund N. Thapa: 这本书是Simplex Method发明人Dantzig写的，书，可以在一些问题不懂的时候参考，不过同样不适合作为入门的第一教材。可能因为Dantzig是数学家，书中思维很严谨，很多Lemma，Theorem，Corrolary，以及证明和推倒。TransportationProblems，一个小专题 pdf，帮我理解了运输问题，把解法一步步讲得很清楚，初始化阶段介绍了三个方法：North-West, Russell, Vogel。印度理工推出的系列视频，从入门到进阶十分详细，对印度英语不熟悉的同学可能会听着很难受，Salimian为我们整理了这一系列视频：Masud Salimian's Operations Research Course。

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