2015-10 平裝 9787121267154
具體描述
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。
用戶評價
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##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 評分##書的紙質也太爛瞭哈，都能看到背麵的字
評分##Eg version
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##很多問題的引入都非常自然，從要處理什麼問題齣發
評分##Eg version
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