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。
##優化課的教科書,為瞭考試匆匆讀過,瞭解一些概念,後續優化實際問題需要啃一些paper。
評分##Eg version
評分##感覺不行????感覺在沒有用的地方bb太多在有用的地方又不願意用人話講
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##很多問題的引入都非常自然,從要處理什麼問題齣發
評分##圖書館無意找到的書,感覺寫的挺好的
評分##如果要快速補充機器學習的數學基礎可以看看前幾章
評分##最優化入門必備,基礎的優化算法都有涉及,且不會過度注重嚴格數學推導,例子幫助理解。對於應用很友好
評分##寫得很細緻也很係統 復習瞭一些快要忘記的概念
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2026 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有