发表于2024-12-22
凸优化 2024 pdf epub mobi 电子书
”初版即过时“ 这本书是相当尴尬的,记得英文是04年出的, 05-06年以后,这方面的求解方法大量涌现, 尤其是关于L1 L2范数的优化文章 压缩感知、sparse model在计算机视觉等领域的火热 直接推动了 L-p 范数优化的广泛研究 内点法(本书主要方法) 被当作 base method 来比...
评分看起来是厚厚的一本大部头,读起来并不太费力。它给出的实例多而好用、覆盖面全,不需要太深刻的数学功底,对于复杂的定理性质等也不强调证明,而是着眼于几何意义和实际用途,直观易懂。 作者本身的工科背景使得这本书在工业问题和计算机等实用方面的优点更为突出,数学依据...
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评分强大的数学工具----凸优化! 用于解决很多工程问题 无数科学研究者在这上面砸无数文章 这本书是对凸优化最全面的介绍 但是阅读前最好有较好的矩阵论运算的基础 比如向量分解,特征值分解等等 学完此书再看些文章可以感觉你真正学到了东西!!
图书标签: 凸优化 数学 机器学习 优化 算法 Optimization ConvexOptimization 计算机科学
《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》内容非常丰富。理论部分由4章构成,不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果,还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法,这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成,分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成,依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法,以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。通过阅读《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》,能够对凸优化理论和方法建立完整的认识。
上个学期仔细看了前5章,没有做课后题。两周就能看5章吧。
评分很优秀的书,机器学习里面的概念很多都能在这里找到源头。
评分【重读】
评分实习的时候再啃一遍吧,学凸优化学得太早...
评分没学明白,数学拖了后腿;半学期后需要重读。
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