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。
##寫得很細緻也很係統 復習瞭一些快要忘記的概念
評分 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 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##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
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