书籍摘要

《机器学习与优化》是由意大利学者罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）和毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）合著，王彧弋翻译的一本专注于机器学习实战领域的专业书籍。该书于2018年5月由人民邮电出版社出版，属于图灵程序设计丛书系列，ISBN为978-7-115-48029-3。

本书从机器学习的基本概念出发，旨在帮助初学者入门并走上实践之路。全书内容涵盖了监督学习和无监督学习的核心技术，结合特征选择、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，强调“优化是力量之源”的观点，并为机器学习在企业中的应用提供了实用的操作建议。书中不仅适合机器学习领域的专业人士，也适合对机器学习感兴趣的广大读者。

书中详细介绍了多种机器学习算法和技术，包括线性模型、广义线性最小二乘法、决策树与森林、特征排序及选择、特定非线性模型（如logistic回归和局部加权回归）、神经网络（多层感知器）、深度和卷积网络、统计学习理论、支持向量机、最小二乘法和健壮内核机器等。此外，书中还探讨了机器学习中的民主方法，如堆叠和融合、装袋法、提升法、特征操作、输出值操作、训练阶段随机性等，以及递归神经网络、储备池计算、超限学习机等前沿技术。

在无监督学习方面，书中深入讨论了自顶向下的聚类方法（如K均值）、自底向上的聚类方法（如凝聚聚类）、自组织映射（SOM）、通过线性变换降维（如主成分分析PCA）和非线性映射可视化等技术。这些内容不仅涵盖了理论基础，还提供了丰富的实践案例和应用建议。

书中还探讨了机器学习在文本和网页挖掘、协同过滤和推荐系统中的应用，展示了如何利用机器学习技术解决实际问题。此外，书中通过大量的实例和图表，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的核心概念和技术。

《机器学习与优化》强调了优化在机器学习中的重要性，并通过结合理论与实践，为读者提供了一本全面、深入且易于理解的机器学习指南。书中不仅介绍了各种算法和技术，还讨论了如何在实际应用中选择合适的模型和参数，以及如何通过优化提高模型的性能。通过阅读本书，读者将能够掌握机器学习的基本原理，并学会如何将其应用于解决实际问题。