凸优化 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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Stephen Boyd

清华大学出版社

王书宁

2013-1

702

99.00元

平装

信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列

9787302297567

图书标签: 凸优化数学机器学习优化算法 Optimization ConvexOptimization 计算机科学

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发表于2025-02-09

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图书描述

《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。

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

回头再啃

评分☆☆☆☆☆

不知道是不是还有些数学基础没有补上（比如泛函分析），以及作者知识的广度，例子覆盖面广阔，看得还是挺烧脑的。但同时这也是本书一个极大的优点，告诉你如何将各方面的实际应用例子转化为最优化问题。前面八章从引入概念后都在讲这个，最后三章才讲算法。章节安排结构也非常清晰：理论概念——转化应用——算法实现。

评分☆☆☆☆☆

线性代数的推广，度量几何的抽象，泛函分析的特例。

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。

读后感

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

”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☆☆☆☆☆

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！！

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