Convex Optimization

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出版者:Cambridge University Press
作者:Stephen Boyd
出品人:
页数:727
译者:
出版时间:2004-3-8
价格:USD 90.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780521833783
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • optimization
  • 机器学习
  • 优化
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  • Optimization
  • 凸优化
  • 数学规划
  • 最优化理论
  • 运筹学
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  • 算法设计
  • 机器学习
  • 工程数学
  • 非线性规划
  • 应用数学
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具体描述

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.

作者简介

目录信息

读后感

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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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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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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...  

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”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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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!!  

用户评价

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大体算是读过吧 偏重理论

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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。

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工科的写法,理论部分废话特别多

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Convex是n多领域的基础知识,这本书仔细读下来发现其实不难。推荐。

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深入浅出

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