UnitNote

サンプル用のユーザです。

機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。

view

sub

board 学習ノート（samp ... folder 本リスト（機械学習関 ... note_LV1 other-math note_LV2 Convex Opt ...

Loading ...

ノート表示（LV2）

Convex Optimization – Boyd and Vandenberghe (FREE) LV2 Convex Optimization – Boyd and Vandenberghe 2024/2/9

Image From Convex Optimization – Boyd and Vandenberghe

#### （ask AI）
ーーーーーー
Convex Optimizationは、Stephen BoydとLieven Vandenbergheによって書かれた、凸最適化について包括的に扱った教科書です。凸最適化は、数理最適化の中でも、特に重要で効果的なアプローチであり、様々な科学技術分野において重要な役割を果たしています。

本書は、凸最適化に関する基本的な理論とその応用について詳しく説明しています。数学的な背景がある人向けに書かれており、線形代数、微積分、実解析学、確率論の知識が必要です。本書は、以下のような内容を含んでいます。

凸集合、凸関数、凸最適化問題の基本的な概念と定義
凸最適化問題の一般的な形式とその解法
最適化問題の双対性とその解法
内点法、分枝限定法、増大法、ラグランジュ双対法などの最適化アルゴリズム
線形計画法、二次計画法、半正定値計画法、凸錐計画法、分数計画法などの最適化問題の特定のクラスに焦点を当てた応用
本書は、凸最適化について包括的に扱っているため、最適化問題の基礎的な理論やアルゴリズムを学ぶための優れた教科書となっています。また、応用範囲も広く、様々な分野で使用されているため、数理科学や工学、経済学、機械学習、制御理論などに興味がある人にとっても有用な参考書となるでしょう。

ーーーーーー

sub_notes （LV3）全て開く全て閉じる

Link：[pdf] Convex Optimization - Boyd LV3 unitnote 2024/2/9

(links)
- pdf
- web

コメントを書く

学習ノート（sample） board

本リスト（機械学習関連） folder

ads