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Optimization

扫过了一遍，起码再看优化算法的东西大概能知道说的是什么了…写得对初学者挺友好的。

这本和Boyd那本都读过，用吃的来比喻的话这本书就像好吃的自助餐，而Boyd那本则像养生粥。后者讲的内容还是少了点，但前面部分的内容还是挺有用的。而这本书内容非常丰富，虽然书中有大量的theorem，proof，但基本都挺清晰易懂的，能够跟着推导走下去。

袁亚湘那本没得卖了，相对于那本Convex Analysis来说好理解一些

但凡有人让我推荐优化相关书籍，我一定会推这本。因为书里不太注重理论，更注重算法以及算法背后的直觉。正如同作者自序所说的，这本书非常好读。而 Boyd 那本 convex optimization，说实话我读了至少五遍，没一遍能坚持读下来的。当然，Boyd 关于 duality 那章写得很好，但不管怎么说读起来实在太晦涩了…… 学完这本书，我终于知道了什么拟牛顿、共轭梯度、近端梯度、信赖域都是什么意思，最终坚信除了 SGD 别的算法在大数据下都是垃圾。

数值优化领域的力作。写的非常好。Nocedal和wright在优化领域有着丰富的经验和知识，在第一版的基础上增强了二十一世纪前几年的最新进展，内点法。算法流程清晰，原理清楚。适合学生和研究者参阅。  

两位作者都来自CS专业，在优化领域享有崇高地位，都是SIAM的Fellow。这本书主要讲连续优化，理论性很强，从最简单的牛顿法，梯度，再到有约束的优化问题中的对偶，KKT，单纯性等方法，最后再到非线性领域的罚函数和内点法，一气呵成，看的不光是数学，也是优化领域的发展史。 ...  

数值优化领域的力作。写的非常好。Nocedal和wright在优化领域有着丰富的经验和知识，在第一版的基础上增强了二十一世纪前几年的最新进展，内点法。算法流程清晰，原理清楚。适合学生和研究者参阅。  

很好，很详细，强烈推荐！

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