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Boyd讲课太欢乐

数值优化入门的好教材，比S.J.Wright的书更简明易懂，而且有配套的公开课。

工科的写法，理论部分废话特别多

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！

书本身写得循序渐进、非常结构化，读起来很轻松。个人感觉理论部分受益最多，应用部分因为有learning的经验读起来很爽，算法实现部分中的收敛性分析如果觉得难跳过也不影响阅读。没做习题，回头再说。总之，好书一本。

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...  

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...  

”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...  

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

”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...