数据挖掘、机器学习、深度神经网络都会涉及到的最优化理论，机器学习、深度学习的核心是算法模型，而最优化的任务就是告诉模型应该学什么、怎么学，所以在很多情况下，会将最优化作为算法模型的一部分。最优化的任务就是调整参数，向着好的方面调，假如没有最优化，模型就不知道该怎么学习而导致停滞不前。

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《最优化导论第4版》PDF中英文+习题答案

《最优化导论第4版》中文PDF，428页，带目录，文字可复制；英文PDF，642页，带目录，文字可复制。配套习题题解。

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《最优化导论第四版》深入浅出，有必要的推导，直观的解释而且还不啰嗦。很多问题的引入都非常自然，从要处理什么问题出发。它是一本难度中上的最优化书籍。很详细得讲了非常多个概念，就一个概念中延伸出很多其它的小问题和小概念，非常实用和全面。

《最优化导论第4版》是一本关于最优化技术的入门教材，共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题，并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题，包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法，简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题，包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的求解算法和多目标优化问题。中文版已根据作者提供的勘误表进行了内容更正。