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。
##数学基础的部分写得挺好的。其他部分只能说尽力了,感性理解了,感觉我只需要抓点 machine learning theory 和只有代码的优化书看看就好了(不我需要的是重修线性代数
评分##中英文都写得不错。第一章数学知识回顾,简单明了,还给了一些重要的证明,以及指出了某些参考文献中的具体证明所在位置。另外,会从历史发展的角度来描述 有约束/无约束 线性/非线性 优化中的不同方法,和它们之间的关联,层层递进,鞭辟入里。
评分##数学基础的部分写得挺好的。其他部分只能说尽力了,感性理解了,感觉我只需要抓点 machine learning theory 和只有代码的优化书看看就好了(不我需要的是重修线性代数
评分##刚开始的数学基础推导对我这种渣渣太有好了qwq,i了i了
评分##在图书馆翻了翻 写的真好 编排美观 知识点丰富。machine learning的基础,对数学要求较高
评分##图书馆无意找到的书,感觉写的挺好的
评分##大部分还可以,但是共轭梯度法和线性规划那部分感觉还是没有写的很透彻
评分##写的深入浅出,有必要的推导,直观的解释而且还不啰嗦。
评分##刚开始的数学基础推导对我这种渣渣太有好了qwq,i了i了
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