《机器学习与优化》-学习笔记之引言01

机器学习、深度学习的热度已不必再多言。我也看了好几个版本的关于机器学习的教材和视频，其中西瓜书和吴恩达老师的公开课估计很多人也看过，确实很经典。不过现在我看的却是另一本书《机器学习与优化》，关于这本书的特殊之处后面将一一道来。。

正如但丁说过的：人不应该过着野兽般的生活，而是追求美德与知识。
优化是为了找到更好的解决方案而进行的的自动搜索过程。优化是产品、方案等持续改进的强大动力。优化催化了自动化的创造和革新。
几乎所有的商业问题都可以归结为寻找一个最优决策值x,这要通过使某个收益函数goodness（x）最大化来实现。
机器学习和智能优化（learning and intelligent optimization,LION）结合了学习和优化，它从数据中学习，又将优化用来解决复杂的、动态的问题。LION方法提高了自动化水平，并将数据与决策、行动直接联系起来。描述性分析和预测性分析之后，LION的第三阶段（也就是最终阶段）是规范性分析。

LION范式关注的并不是数学上的收益模型，而是海量数据。
用于优化的机器学习需要数据。数据来源可以是以往的优化过程，也可以是决策者的反馈。

预测分析确实在预见方案效果方面做得更出色，然而，将数据驱动模型和优化进行整合，自动创建完善的解决方案，才是LION真正的强大之处。规范性分析做到了引领我们直接从数据到最佳改进方案，以及从数据到可执行的洞察力，再到行动本身。