最优化导论

Edwin K. P. Chong

出版时间

2015-10-01

ISBN

9787121267154

评分

★★★★★

标签

算法

书籍介绍
这是一本让读者评价两极分化的最优化入门书。欣赏它的读者,看中的是它'效率远高于上课'——数学基础章节扎实清晰,从向量空间、矩阵到微积分层层铺垫,能快速为机器学习补齐数学底子;算法覆盖全面却不过度纠缠严格推导,对应用相当友好。但也有人读得生涩枯燥,抱怨它罗列了算法与定理,却没讲清'以简驭繁'背后的思想,甚至劝退了对最优化。正因如此,它更适合带着明确目标、愿意主动思考'为什么'的入门者,而非只想速成公式的人。需要提醒:书中翻译与印刷错误偏多,建议配合勘误表阅读。
精彩摘录
  • "因此,x^*不是全局极小点要改成 ->不是局部极小点"
目录
第一部分数学知识回顾
第1章证明方法与相关记法
1.1证明方法
1.2记法
习题

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用户评论
非常推荐,非常适合入门。适合研究生早期读。读完之后再看论文会容易很多。非常棒的一本书。很有条理,翻译的也很好。
比Tsinghua那本好
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
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
写的深入浅出,有必要的推导,直观的解释而且还不啰嗦。
Eg version
书不错,讲解清楚,但是内容感觉少了一些,和老师的讲义符号刚好反过来,学着别扭。看了一半,考试过了就行,估计以后也用不上了。
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。
最优化入门必备,基础的优化算法都有涉及,且不会过度注重严格数学推导,例子帮助理解。对于应用很友好
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