凸优化 – Boyd和Vandenberghe [pdf]
凸优化是一种优化技术，旨在寻求凸函数的全局最小值。无论是在机器学习、数据挖掘、控制工程还是金融学领域，凸优化都是必要的基础工具之一。
与传统的优化技术相比，凸优化有许多优点。首先，凸函数具有一系列重要的性质，例如下凸性、强凸性和唯一最小值等。其次，凸优化问题可以被转化为能够快速求解的凸规划问题。最后，凸优化可以为多种问题提供可行性证明和最优性保证。
凸优化的一些商业应用包括零售预测、信用风险评估和信用卡欺诈检测。对于电子商务、医疗保健和金融服务等领域而言，凸优化也是极为重要的。
Boyd和Vandenberghe在他们的著作《Convex Optimization》中，详细介绍了凸优化的基础理论和应用实例。此外，尽管书中的数学符号和推导较为复杂，但是读者很容易从中获取实用信息和指导。该书可在其网站上免费下载，链接为https：//web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf}。
总之，凸优化是一种重要的优化技术，可以被广泛应用于各个领域。此外，《Convex Optimization》是一本不可多得的指南，可以帮助读者深入理解凸优化的基础原理，并为实际问题提供解决方案。
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