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。
##书的纸质也太烂了哈,都能看到背面的字
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。
评分凸优化——最优化,好教材的效率远高于上课
评分 评分凸优化——最优化,好教材的效率远高于上课
评分##如果要快速补充机器学习的数学基础可以看看前几章
评分##感觉不行????感觉在没有用的地方bb太多在有用的地方又不愿意用人话讲
评分##书的纸质也太烂了哈,都能看到背面的字
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