数值最优化是机器学习算法优化的工具之一，所以在学到计算机的相关机器学习研究项目中就要通过该方案来提高系统的可用性和工业生产 本书较为系统地介绍最优化的基本理论与算法，侧重于介绍最优化领域中比较成熟的算法及其收敛性理论。同时，结合作者的研究成果，介绍求解无约束问题的Newton法和拟Newton法的部分改进工作。 本书既注重算法的理论基础，同时也突出对算法的直观结实。每一个算法之后都配有例题，理解方便简易。