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本书基于大数据、人工智能中模式分类的研究，以向量数据的机器学习方法为基础，从*优化角度研究张量数据的学习问题，特别关注张量数据分类问题的新模型的建立及其*优化算法的设计。本书所构建的张量数据分类模型，无论从计算时间、计算复杂度，还是从分类精度，都表现出该算法的优越性，能够使读者能够比较全面地了解张量数据分类模型和算法设

本书围绕数据、算法、模型三要素，研究选取不同算法从历史数据中获取经验，并归纳出模型进行预测与优化的系列理论与技术，是涉及计算机科学、概率统计、决策论等多个学科的多领域交叉学科。本书应用开源深度学习框架PaddlePaddle，从问题定义、数据收集、特征工程、模型训练、模型评估、模型应用方面，层层深入、循序渐进地剖析机器

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