本書是一本關於最優化技術的入門教材,全書共分為四部分。第一部分是預備知識。第二部分主要介紹無約束的優化問題,並介紹綫性方程的求解方法、神經網絡方法和全局搜索方法。第三部分介紹綫性優化問題,包括綫性優化問題的模型、單純形法、對偶理論以及一些非單純形法,簡單介紹瞭整數綫性優化問題。第四部分介紹有約束非綫性優化問題,包括純等式約束下和不等式約束下的優化問題的最優性條件、凸優化問題、有約束非綫性優化問題的求解算法和多目標優化問題。中文版已根據作者提供的勘誤錶進行瞭內容更正。
##剛開始的數學基礎推導對我這種渣渣太有好瞭qwq,i瞭i瞭
評分##寫的深入淺齣,有必要的推導,直觀的解釋而且還不囉嗦。
評分##數學基礎的部分寫得挺好的。其他部分隻能說盡力瞭,感性理解瞭,感覺我隻需要抓點 machine learning theory 和隻有代碼的優化書看看就好瞭(不我需要的是重修綫性代數
評分##數學是永恒的難題呀
評分##在圖書館翻瞭翻 寫的真好 編排美觀 知識點豐富。machine learning的基礎,對數學要求較高
評分##比Tsinghua那本好
評分##書不錯,講解清楚,但是內容感覺少瞭一些,和老師的講義符號剛好反過來,學著彆扭。看瞭一半,考試過瞭就行,估計以後也用不上瞭。
評分##在圖書館翻瞭翻 寫的真好 編排美觀 知識點豐富。machine learning的基礎,對數學要求較高
評分##中英文都寫得不錯。第一章數學知識迴顧,簡單明瞭,還給瞭一些重要的證明,以及指齣瞭某些參考文獻中的具體證明所在位置。另外,會從曆史發展的角度來描述 有約束/無約束 綫性/非綫性 優化中的不同方法,和它們之間的關聯,層層遞進,鞭闢入裏。
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