凸优化
Convex optimization
Stephen P. Boyd · 初版 2004 年
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为什么值得读
机器学习不可或缺的凸优化与建模技巧权威指南
- 机器学习与优化理论研究的重要进阶读物
- 详述凸规划的建模实用技巧与算法框架
- 可在学习线性优化后作为深入专研的教材
适合：从事机器学习与应用数学研究的算法工程师
值得读指数：79 / 100
Hacker News 读者推荐
…《数学游戏》（Berlekamp 等著） - 《信息论基础》（Cover 与 Thomas 著） - 《信息论、推理与学习算法》（MacKay 著） - 《网络优化》（Bertsekas 著） - 《凸优化》（Boyd 与 Vandenberghe 著） - 《非线性控制系统》（Isidori 著） - 《复分析可视化方法》（Needham 著） - 《激光》（Siegman 著） - 《博弈论》（Fudenberg 与 Tirole 著） - 《交易与交易所》（Harris 著）…
TriinT 在 HN 的推荐
…我能拍胸脯打包票的其实就这几本：CLRS、Russell 和 Norvig 的书、IR 导论（Manning 等著）、《数据库系统全书》。其他我听说口碑很棒的有：龙书、凸优化（Boyd）、概率机器人、统计 NLP 基础。我倒真的很想要一本优质的分布式系统或分布式数据库的书（而不是去啃 Lamport 的老 paper 之类的），还有…
socratic 在 HN 的推荐
…Wolsey https://books.google.com/books?id=x7RvQgAACAAJ 整数规划的各种冷门建模奇技淫巧，参考 H. Paul Williams 的《Logic and Integer Programming》https://www.springer.com/us/book/9780387922799 凸规划建模技巧，参考 Stephen Boyd 和 Lieven Vandenberghe 的《Convex Optimization》https://stanford.edu/~boyd/cvxbook/ 基础非线性优化算法，参考 Jorge Nocedal 和 S. Wright 的《Numerical Optimization》https://www.springer.com/us/book/9780387303031…
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豆瓣 微信读书 京东 Open Library ISBN 0262133601
数据整理自 Hacker News 公开评论，数据来源 hackerbooks.org 与 Open Library。