Convex optimization problems arise frequently in many different fields. This book provides a comprehensive introduction to the subject, and shows in detail how such problems can be solved numerically with great efficiency. The book begins with the basic elements of convex sets and functions, and then describes various classes of convex optimization problems. Duality and approximation techniques are then covered, as are statistical estimation techniques. Various geometrical problems are then presented, and there is detailed discussion of unconstrained and constrained minimization problems, and interior-point methods. The focus of the book is on recognizing convex optimization problems and then finding the most appropriate technique for solving them. It contains many worked examples and homework exercises and will appeal to students, researchers and practitioners in fields such as engineering, computer science, mathematics, statistics, finance and economics.
具体描述
读后感
这本书最大的不同就是理论介绍很多，而且采用很好的几何学到方法解释，非常清楚。后面一部分介绍具体到算法，只介绍了重要的算法，如果能于Numerical Opimization结合看会很好。此外，还可以verycd上找到视频讲座，那个老外发音相当标准。；）
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...
评分扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 我总结了深度学习、机器学习领域中所有会用到的数学知识，大家在制定计划时可以以这些知识点为脉络进...
评分”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...
评分这本书主要是面向实际应用。书中提供了凸优化的理论框架，但不强调复杂的定理证明。丰富的实例是这本书的特色。实例涉及的领域非常广例如通信，金融，机器学习等等。 Stephen教授在个人主页上提供了免费电子版本，而且还包含了习题以及相关数据和程序的下载。课程的讲义也可...
用户评价
深入浅出
评分好像前一阵子看到现在国内终于有这本书的正版影印了。
评分花了一周时间看了前面五章。作者写得明白易懂，不是那种十分注重证明的数学书，适合工科背景的人看（作者写此书的初衷也是这个）。最让我喜欢的一点是，此书有不少篇幅是讲如何将一个看似不像凸优化的问题化成凸优化问题的形式，已经优化问题的转化。这个是很重要的内容，解决了我之前看论文的一个重大困惑！
评分classic introductory book on convex opt
评分工科的写法，理论部分废话特别多
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