具体描述
本书是一本关于最优化技术的入门教材，全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题，并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题，包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法，简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题，包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的求解算法和多目标优化问题。中文版已根据作者提供的勘误表进行了内容更正。
用户评价
##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##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##优化课的教科书，为了考试匆匆读过，了解一些概念，后续优化实际问题需要啃一些paper。
评分##数学 永远滴神
评分 评分 评分##在图书馆翻了翻 写的真好 编排美观 知识点丰富。machine learning的基础，对数学要求较高
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##如果要快速补充机器学习的数学基础可以看看前几章
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