机器学习中的加速一阶优化算法（北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作，Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐） (智源人工智能丛书)

机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型，以提升机器解决问题能力的学科．在建立模型后，需要采用适当的优化算法来求解模型的参数，因此优化算法是机器学习的重要组成部分．但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位．　　　　 本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展．书中介绍了各种情形下的加速一阶优化算法，包括确定性和随机性的算法、同步和异步的算法，以求解带约束的问题和无约束的问题、凸问题和非凸问题，对算法思想进行了深入的解读，并对其收敛速度提供了详细的证明．　　　　 本书面向的读者对象是机器学习和优化领域的研究人员，包括人工智能、信号处理及应用数学特别是计算数学专业高年级本科生、研究生，以及从事人工智能、信号处理领域产品研发的工程师．

机器学习中的加速一阶优化算法（北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作，Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐） (智源人工智能丛书) EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。

林宙辰是机器学习和计算机视觉领域的国际知名专家，目前是北京大学信息科学技术学院机器感知与智能教育部重点实验室教授．他曾多次担任多个业内顶级会议的领域主席，包括CVPR、ICCV、ICML、NIPS/NeurIPS、AAAI、IJCAI和ICLR．他曾任IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence编委，现任International Journal of Computer Vision和Optimization Methods and Software的编委．他是IAPR和IEEE的会士．　　　　 李欢于2019年在北京大学获得博士学位，专业为机器学习．他目前是南开大学人工智能学院助理研究员，研究兴趣包括优化和机器学习．　　　　 方聪于2019年在北京大学获得博士学位，专业为机器学习．他目前是北京大学助理教授，研究兴趣包括机器学习和优化．