凸优化 在线电子书 图书标签: 凸优化 数学 机器学习 优化 算法 Optimization ConvexOptimization 计算机科学
发表于2025-03-03
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评分被这本书虐惨了
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评分翻译得也很好。这本书是原理和应用的一个很好的折中,两方面都有太多值得深挖的东西。凸优化理论,还有老张上课用的凸分析(http://book.douban.com/subject/5406288/)都是补充理论的好教材。而Numerical Optimization自然是写算法不可不用的参考书目。
《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。
”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...
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评分凸优化课程的教材 内容相当全面,从基础的凸分析到后面的算法收敛性分析 里面那几章的application很实用 但是本书有些内容写的相对简化,部分结论没有写推导,如果要仔细看这书的话,需要自己推导一些内容 总之,看过之后还是很有收获的
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...
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