本書(shū)將最優(yōu)控制方法融入機(jī)器學(xué)習(xí)的研究中，創(chuàng)新地建立了一個(gè)基于最優(yōu)反饋控制在線學(xué)習(xí)框架，并在該框架下提出了一系列用于解決線性和非線性的分類(lèi)與回歸問(wèn)題的魯棒自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法;構(gòu)建了基于最優(yōu)控制的魯棒在線學(xué)習(xí)架構(gòu)，分別討論該架構(gòu)下的線性回歸、二分類(lèi)和多分類(lèi)問(wèn)題，并且將線性問(wèn)題的架構(gòu)拓展到非線性回歸與分類(lèi)問(wèn)題；提出了基于控制的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化器CSGC，基于深度學(xué)習(xí)的思想，提出了一種深度學(xué)習(xí)視角下的樣本選擇模型。本書(shū)提出的算法體系拓展至當(dāng)下熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，成功應(yīng)用于圖像識(shí)別和文本分類(lèi)等復(fù)雜任務(wù)，為解決現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜問(wèn)題提供了新的工具和方法。此外，本書(shū)將改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)微觀計(jì)量模型相結(jié)合，從全新視角探討了樣本選擇問(wèn)題，為機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的交叉融合研究提供了有益的參考和啟示。