在机器学习领域，优化理论是训练模型的核心基础，主要研究如何通过数学方法最小化或最大化目标函数。以下是关键知识点：
常见优化算法
梯度下降 📈
通过计算损失函数的梯度，沿负梯度方向更新参数。凸优化 📐
针对凸函数的优化问题，保证局部最优即全局最优。随机优化 🎲
在噪声环境下寻找最优解，常用于强化学习场景。
应用场景
- 模型参数训练
- 特征选择与降维
- 联邦学习中的分布式优化
- 神经网络的反向传播机制
扩展阅读
如需深入理解优化算法的实现细节，可参考：
优化算法详解
📘 提示：优化理论与实际应用的结合是推动AI技术发展的关键，建议结合具体案例学习