本书深入剖析机器学习中的线性思维和非线性思维，从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将线性思维和非线性思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为7章，包括线性回归中的线性思维、感知机分类中的线性思维、逻辑回归中的线性思维、支持向量机中的线性思维、核方法、高斯核函数的非线性映射作用、深度学习中的非线性。本书适合机器学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为计算机科学、统计学、电子工程、计量经济学等领域的技术人员的参考用书。

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本书涵盖了实用*优化方法的核心概念，并且兼顾了理论和流行的方法，特别是建立了*优化问题理论分析性质和求解具体问题的算法之间的联系。本书分为三部分：第1部分介绍线性规划，包含了数值算法和许多重要应用；第2部分与第1部分是相互独立的，介绍无约束*优化理论，既包含适当的*优化条件的推导，也包括基本算法的介绍；第3部分将第2部分的概念推广到约束*优化问题。第四版增加了锥线性规划的章节，它是线性规划的重要推广，在各类应用中，许多锥结构是可能的并且是有用的。但必须指出，锥线性规划是前沿问题，需要特殊的研究。本版新增重要并且流行的问题包括：（1）具有超线性收敛速度的加速*速下降法；（2）可以分别进行的交替方向乘子法（ADMM）。

《法兰西数学精品译丛：线性与非线性泛函分析及其应用（上册）》是一部涵盖线性与非线性泛函分析大部分核心课题的巨著，书中给出了基本定理及其在线性和非线性偏微分方程、以及源自于数值分析和优化理论的专题中的各种应用。第1章不加证明地复述《法兰西数学精品译丛：线性与非线性泛函分析及其应用（上册）》其他部分所需要的实分析及函数论的主要内容。第2到第6章讨论线性泛函分析及其应用。第7、8、9章则讨论非线性泛函分析及其应用。 《法兰西数学精品译丛：线性与非线性泛函分析及其应用（上册）》具有如下特色：它是自封闭的，对大部分定理都给出了完整的证明，其中有些不易在文献中查到，而要重构证明也有相当难度；含有400多道习题及50余幅插图；给出了丰富的历史注记及原始参考文献，揭示了诸多重要结果的原始思想。 《法兰西数学精品译丛：线性与非线性泛函分析及其应用（上册）》适合本科高年...(展开全部)

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Philippe G.Ciarlet（菲立普·G.希阿雷），法国著名数学家。1974年在巴黎第六大学开始他的科学研究生涯。2002年受聘于香港城市大学。他是包括法国科学院、中国科学院在内的八个科学院的院士，也是美国工业与应用数学协会（SIAM）及美国数学会（AMS）的会士。Ciarlet教授获得了法国科学院大奖和洪堡研究奖及许多其他奖项。 Ciarlet教授主要从事应用数学与计算力学领域的研究，一直致力于运用并发展深刻的数学工具来求解力学与现代工程中的重要问题。并做出了重大贡献。

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