圖書標籤: 數學  optimization  機器學習  優化  ConvexOptimization  convex  Mathematics  Optimization   

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工科的寫法，理論部分廢話特彆多

Stephen Boyd的幽默感在四次元……

花瞭一周時間看瞭前麵五章。作者寫得明白易懂，不是那種十分注重證明的數學書，適閤工科背景的人看（作者寫此書的初衷也是這個）。最讓我喜歡的一點是，此書有不少篇幅是講如何將一個看似不像凸優化的問題化成凸優化問題的形式，已經優化問題的轉化。這個是很重要的內容，解決瞭我之前看論文的一個重大睏惑！

Convex是n多領域的基礎知識，這本書仔細讀下來發現其實不難。推薦。

好像前一陣子看到現在國內終於有這本書的正版影印瞭。

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...  

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。；）  

”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...  

”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...