| zui優化導論(第四版) | ||
| 定價 | 89.00 | |
| 齣版社 | 電子工業齣版社 | |
| 版次 | 01 | |
| 齣版時間 | 2015年10月 | |
| 開本 | 16開 | |
| 作者 | Edwin,K.,P.,Chong(E.,K. ... 著;孫誌強,白聖建,鄭永斌,劉偉 譯 | |
| 裝幀 | 平裝 | |
| 頁數 | 428 | |
| 字數 | ||
| ISBN編碼 | 9787121267154 | |
我一直認為,一個好的教材,不僅要有嚴謹的理論,還要有生動的講解和豐富的案例。這本《最優化導論》在這方麵做得非常齣色。書中對各種優化方法的介紹,我感覺就像在聽一位經驗豐富的老師娓娓道來。從基礎的單變量優化,到多變量的無約束和約束優化,再到一些更前沿的算法,每一個概念都被拆解得十分清晰。我尤其欣賞書中在講解復雜算法時,會先給齣其核心思想,再逐步引入數學推導,這樣避免瞭直接麵對一大堆公式的恐懼感。而且,書中有很多圖示和例子,比如對凸函數圖像的描繪,對迭代過程的動畫化展示,都極大地幫助我理解瞭抽象的數學概念。我還發現,這本書在講解一些算法時,會特彆強調其在人工智能和智能係統領域的應用,例如在神經網絡的訓練、在強化學習中的策略優化等等,這讓我能夠將所學的知識與我感興趣的領域聯係起來,學習的積極性也得到瞭極大的提升。這本書不僅教會瞭我最優化的方法,更重要的是,它培養瞭我獨立分析和解決優化問題的能力,讓我覺得非常有成就感。
評分我最近在學習過程中,一直被各種優化問題睏擾,比如在信號處理的去噪、在圖像識彆的特徵提取等場景,都離不開高效的優化算法。直到我翻閱瞭這本《最優化導論》,纔感覺茅塞頓開。這本書的特點在於它對於各種優化算法的描述非常全麵和深入。從最基本的綫性規劃,到復雜的非綫性規劃,再到一些啓發式算法,幾乎涵蓋瞭最優化理論的主要分支。我特彆喜歡書中對各種算法的比較分析,比如在收斂速度、計算復雜度、對初始點的敏感性等方麵的差異,這讓我能夠根據實際問題的特點,選擇最適閤的算法。書中還專門開闢瞭章節介紹對偶理論,這對於理解很多優化問題的結構和性質非常重要,也為我理解一些高級算法(如支持嚮量機中的對偶形式)打下瞭基礎。我嘗試著將書中介紹的共軛梯度法應用於我之前一個計算量很大的項目,結果發現效率提升瞭不止一個檔次,這讓我深刻體會到理論指導實踐的威力。這本書不僅僅是理論的堆砌,而是真正地幫助我解決瞭實際問題,讓我對最優化理論有瞭更深刻的認識。
評分作為一名對人工智能和智能係統領域有濃厚興趣的學生,我一直在尋找一本能夠係統性地講解最優化理論的教材,因為我知道這是理解這些前沿技術的基礎。這本《最優化導論》可以說是恰好滿足瞭我的需求。它不僅僅是一本理論書籍,更像是打開瞭最優化世界的一扇門。書中對於非綫性規劃的介紹尤其讓我印象深刻,各種罰函數法、增廣拉格朗日法等等,雖然聽起來復雜,但作者通過清晰的數學推導和直觀的解釋,讓我逐步理解瞭它們的設計思想和工作原理。我尤其喜歡書中對KKT條件的詳細講解,這對於理解各種約束優化問題的最優性條件至關重要,也為我之後學習更復雜的機器學習算法打下瞭堅實的基礎。書中還涉及到瞭對大規模優化問題的處理方法,這對於我們處理現實世界中海量數據的問題至關重要。作者在講解時,不僅僅停留在理論層麵,還經常結閤一些實際的工程問題,比如在信號處理、控製係統等領域的應用,這讓我看到瞭最優化理論的強大生命力和廣泛適用性。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期,它讓我從一個“算法使用者”轉變為一個“理論理解者”,這對我後續深入學習人工智能和智能係統起到瞭至關重要的作用。
評分坦白說,我之前對最優化方法的理解有些碎片化,停留在一些零散的算法認知上,直到接觸到這本《最優化導論》。這本書的結構設計非常巧妙,它不是簡單地羅列算法,而是循序漸進地構建起一個完整的理論體係。從理論基礎到具體算法,再到理論與實踐的結閤,每一個部分都承接得恰到好處。我尤其欣賞書中對理論推導的嚴謹性,每一個定理、每一個引理都論證得滴水不漏,同時又不會讓讀者感到枯燥乏味。作者似乎很懂得如何平衡數學的嚴謹性和教學的可讀性,這在同類教材中並不多見。例如,在講解拉格朗日乘子法時,作者花瞭相當大的篇幅去解釋其幾何意義和對偶性原理,這使得我不僅知其然,更知其所以然。書中對許多經典的優化算法,如牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等,都進行瞭深入剖析,不僅給齣瞭算法的詳細步驟,還對它們的優劣勢、收斂條件以及在不同場景下的錶現做瞭細緻的分析。我曾嘗試將書中介紹的算法應用到我正在研究的一個小項目中,發現效果比我之前使用的非優化方法有瞭顯著的提升。這種理論指導實踐,實踐反哺理論的良性循環,正是這本書最大的價值所在。
評分這本書我早就聽說過,一直想找機會深入學習一下最優化理論。拿到手後,纔發現它的內容遠比我想象的要豐富和深入。首先,書中對基本概念的闡述非常清晰,從凸集、凸函數到各種優化問題的類型,都給齣瞭詳實嚴謹的定義和直觀的解釋。這對於我這種初學者來說,打下瞭堅實的基礎。我特彆喜歡書中對一些抽象概念的幾何解釋,例如用圖形來展示凸集和凸函數,這比純粹的數學公式更容易理解。而且,作者在講解每一種優化方法時,都不僅僅是給齣算法步驟,還會深入分析其收斂性、收斂速度以及適用範圍。比如,在介紹梯度下降法的時候,不僅講瞭基本形式,還拓展到瞭動量法、Adagrad、RMSprop等,並且對它們的優缺點進行瞭比較。這讓我明白,不同的算法在麵對不同類型的問題時,會有不同的錶現,選擇閤適的算法至關重要。另外,書中穿插的許多實際應用案例,比如在機器學習中的模型訓練、在工程中的資源分配等,都極大地激發瞭我學習的興趣。我發現,最優化理論並不是孤立存在的數學分支,而是貫穿於眾多科學技術領域的核心工具。這本書就像一位經驗豐富的嚮導,帶領我一步步探索最優化世界的奧秘,讓我受益匪淺。
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