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本书全面探讨了机器学习中的**化理论、方法与实践，特别是在人工智能颠覆性发展的背景下，包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习及强化学习等的应用。本书详细介绍了**性条件、KKT条件、拉格朗日对偶等核心**化理论，探讨了梯度下降法、邻近梯度法、牛顿法、拟牛顿方法（BFGS方法）、块坐标下降法、随机梯度类方法、增广拉格

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