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内容简介:
本书介绍了*化的基本概念、典型案例、基本理论和优化算法。典型案例来自数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理等领域,基本理论涵盖*解的存在性和*性、各类优化问题的一阶或二阶*性条件、对偶理论等,优化算法包括无约束优化算法、约束优化算法、复合优化算法。全书案例丰富,理论翔实,展现了*化的“实践—算法—理论—实践”这一特点。书中配备了适量的习题,这些习题难易兼顾、层次分明,为正文的内容提供补充,并可检验读者的学习效果。 本书可作为高等院校数据科学专业的教材或参考书,供研究生和本科高年级学生使用,也可供从事图像和信号处理、大数据分析、人工智能等领域的科技工作者参考。
书籍目录:
https://bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/optbook.html
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书籍介绍
最优化计算方法是运筹学、计算数学、机器学习和数据科学与大数据技术等专业的一门核心课程。最优化问题通常需要对实际需求进行定性和定量分析,建立恰当的数学模型来描述该问题,设计合适的计算方法来寻找问题的最优解,探索研究模型和算法的理论性质,考察算法的计算性能等多方面。最优化广泛应用于科学与工程计算、数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理、金融和经济、管理科学等众多领域。
本书将介绍最优化的基本概念、典型案例、基本算法和理论。 通过本书的学习,掌握最优化的基本概念,最优性理论,典型的几类最优化问题(如凸优化,无约束优化,约束优化,复合优化等等)的建模或判别,相关优化问题的基本计算方法,并能熟练调用基于MATLAB或Python等语言的典型优化软件程序求解一些标准的优化问题,灵活运用所讲授的算法和理论求解一些非标准的优化问题。达到锻炼将实际问题建立合适最优化模型的能力,选择合适的现有软件包和算法的能力,遇到没有现成算法自己实现简单算法的能力。
本书网站:http://faculty.bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/optbook.html
网站评分
书籍多样性:9分
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:7分
主题深度:6分
文字风格:3分
语言运用:9分
文笔流畅:4分
思想传递:6分
知识深度:7分
知识广度:6分
实用性:8分
章节划分:4分
结构布局:9分
新颖与独特:5分
情感共鸣:3分
引人入胜:7分
现实相关:7分
沉浸感:8分
事实准确性:7分
文化贡献:7分