机器学习数学基础

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于Python和数学规划求解器（COPT和Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法

21世纪的今天，我们生活的方方面面无时无刻不在被算法影响和塑造。它们帮我们选择最佳的行车路线，向我们推荐我们可能购买的商品，为我们识别语音和图像，甚至给单身人士匹配婚恋对象。越发强大的算法也在不断突破极限，无论是打败围棋世界冠军柯洁，借助大语言模型与人类会话，还是在200秒内完成超级计算机1万年才能完成的计算。然而，算法并非新近才开始影响人类社会，人类受益于算法已经有数千年的历史。在《算法简史：从