我们在上一篇文章中给大家介绍了机器学习中的概率统计的知识，概率统计知识在机器学习中评价步骤中用的很多。其实最优化理论在机器学习中的优化步骤中也是十分重要的，下面我们就给大家介绍一下这些内容。
最优化理论，我们一看就知道这是用在机器学习的优化中，在最优化理论当中，主要的研究方向是凸优化。凸优化当然它有些限制，但它的好处是什么呢？能够简化这个问题的解。因为在优化当中我们都知道，我们要求的是一个最大值，或者是最小值，但实际当中我们可能会遇到一些局部的极大值，局部的极小值，还有鞍点这样的点。凸优化可以避免这个问题。在凸优化当中，极大值就是最大值，极小值也就是最小值。但是在实际当中，尤其是引入了神经网络还有深度学习之后，凸优化的应用范围越来越窄，很多情况下它不再适用，所以这里面我们主要用到的是无约束优化。同时，在神经网络当中应用最广的一个算法，一个优化方法，就是反向传播。所以最优化理论是很多人工智能以及机器学习需要使用的内容。
三种数学工具和三个步骤并非一一对应
机器学习当中，用到的基础数学都包括三种，分别是线性代数，概率统计，还有最优化理论。我们在机器学习当中用到的最基础的一些数学工具。如果大概做一个分类，分别对应到我们机器学习当中，表示、评价，还有优化这样三个步骤。在表示当中我们只用到线性代数，概率统计一点儿都不涉及，同样地，我们在评价的时候，线性代数也不涉及，不是这样，都会有一个交叉的过程，但是在每个步骤当中应用到的主要工具还是有所区别。其实高等数学是数学工具的基础当然，在数学工具当中，我们并没有涉及到高等数学，高等数学我们就把它当作一个基础，一个基础中的基础。不光是人工智能，或者说机器学习，只要有数学参与的地方，我们都需要有高等数学的这个基础。那么具体到机器学习当中，我们在高等数学这一块儿用到的比较多的，可能包括求导，微分，这样的一些内容。所以高等数学是我们需要好好研究的内容。
我们在这篇文章中给大家介绍了最优化理论的知识，这些知识都是需要我们注意的内容，希望这篇文章能够帮助我们更好地理解人工智能和机器学习，最后感谢大家的阅读。