convex optimization from stanford

最新推荐文章于 2025-02-01 19:10:51 发布
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分类专栏： convex optimization stanford
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/seamanj/article/details/77983762
版权
本课程涵盖凸优化的基础概念，包括最小二乘法相较于绝对偏差的优势、确定像素及总变差的应用；深入探讨了凸集与凸函数的概念，如范数锥的定义及其几何意义；并介绍了保持凸性的操作，例如缩放和平移、仿射映射等；最后讨论了优化的基本原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

视频来源:
https://www.youtube.com/watch?v=XFKBNJ14UmY
课程来源:
http://www.stat.cmu.edu/~ryantibs/convexopt/

Lecture 1 Introduction
1) 15:20
least squares is easier to solve than least absolute deviations, because it is smooth while the other is not

2) 28:00
第一部分是确定的像素，第二部分total variation.

3) 1:04:22
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Lecture 2 Convexity I: Sets and functions
1) 26:20
norm cone: 对于内部点, norm cone为0向量, 对于边界点, norm cone 就是法向量相夹的cone, 如果只有一个法向量, 则该法向量为norm cone.

2) 46:46
Operations preserving convexity:
Scaling and translation中a为标量
Affine images and preimages中 A <script type="math/tex" id="MathJax-Element-1">A</script>为矩阵

3) 1:01:25
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Lecture 3 Convexity II: Optimization basics
1) 6:23
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2) 30:05
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Stanford convex optimization学习笔记【1】
maple_fish的博客
06-08 720
【写在前面】：我之前有过一些运筹学的背景，凸优化的知识零零散散地也学了一些。但是在做项目时，突然还是被老师提醒得打好凸优化基础，所以打算从b站的Stanford convex optimization课程开始，慢慢从头开始学这方面的知识，开此贴作为笔记记录。中英文混杂因为部分内容直接摘抄讲义，所以大家谅解一下。作者本科学生，如有理解不到位之处请多加批评指正，重度拖延症患者，不定期更新，希望有感兴趣的读者私信一块合作！！ 1.数学优化（Mathematical optimization） 我相信点进来的朋友对
MATLAB - 凸优化（Convex Optimization）
weixin_46300916的博客
12-09 3599
凸优化（Convex optimization）是在凸约束（convex constraints）条件下使凸目标函数（convex objective function）最小化的过程，或者等同于在凸约束条件下使凹目标函数最大化的过程。对于许多凸优化问题，满足局部最优（local optimality）条件的点都能被有效地找到。由于局部最优点也是全局最优（global optimum）点，因此只需找到局部最优点即可解决问题。
斯坦福大学 凸优化（Convex Optimization）
12-10
斯坦福大学 凸优化（Convex Optimization）， 希望有帮助
斯坦福大学凸优化课程Convex Optimization字幕及Youtube字幕下载代码
11-08
http://blog.youkuaiyun.com/qq_33039859/article/details/78476993
【Convex Optimization Stanford】Lec4 CVX-opt-promblem
最新发布
weixin_55471672的博客
02-01 615
凸优化问题的形式和类型
Convex_Optimization_Stanford_课件全_.pdf
12-01
理论部分由4章构成，不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成，分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成，依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法，以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。
convex optimization
05-17
convex optimization中文版和相关资料 Stephen Boyd, Stanford University, California, Lieven Vandenberghe, University of California, Los Angeles Convex optimization problems arise frequently in many ...
Stanford Convex Optimization Final Exam
06-17
### Stanford Convex Optimization Final Exam知识点解析 #### 一、考试基本信息 - **课程代码与名称**：EE364a - 凸优化I - **教授**：S. Boyd - **日期**：2013年3月15日至16日或3月16日至17日 - **形式**：24...
Convex Optimization (Stanford Boyd)
11-08
《凸优化》(Convex Optimization)由斯坦福大学的Stephen Boyd教授和加州大学洛杉矶分校的Lieven Vandenberghe教授共同编写，是一本深入浅出介绍现代优化理论的经典教材。本书通过清晰易懂的语言，不仅为读者提供了对...
Convex-optimization.rar
12-03
含有CVX工具箱使用指导，凸优化理论（作者：Stephen Boyd），利用CVX工具箱求解优化问题的代码，含有详细说明，适合初学者快速上手二阶锥优化
Convex Optimization（课后答案）
06-25
Convex Optimization Solutions Manual Stephen Boyd Lieven Vandenberghe
Additional Exercises for Convex Optimization
11-04
国内找了很久都没找到，跑去外网下了一个，分享给大家，Stanford教授Stephen Boyd的cvx optimization课程附加练习的答案
凸优化
sunlinju的博客
10-27 1184
1、凸集(Convex Sets)Definition:A set C is convex if,for any x,y∈Cx,y\in Candθ∈R\theta\in R with 0≤θ≤10\leq\theta\leq1: θx+(1−θ)y∈C\theta x+(1-\theta)y\in C 其几何意义表示为：如果集合C中任意2个元素连线上的点也在集合C中，则C为凸集。其示意图如下所
今天开始学Convex Optimization：引言、第1章基本概念介绍
Bin 的专栏
02-09 5001
Convex Optimization 凸优化书第一节，introduction。凸优化问题：本书主要介绍凸优化问题，定义是：对于目标函数以及约束函数都是convex的优化问题，称为convex optimization问题
凸优化(Convex Optimization)是什么？
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大坡3D软件开发
03-07 1万+
”凸优化“ 是指一种比较特殊的优化，是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。其中，目标函数为凸函数且定义域为凸集的优化问题称为无约束凸优化问题。而目标函数和不等式约束函数均为凸函数，等式约束函数为仿射函数，并且定义域为凸集的优化问题为约束优化问题 。一、什么是凸优化不严格的说，凸优化就是在标准优化问题的范畴内，要求目标函数和约束函数是凸函数的一类优化问题。二、重要性“凸优化在数学规划领域具
Convex Optimization Note 1
Disgrace_pal的博客
02-21 634
Convex Optimization Note 1 本文是《Convex Optimization》ch.2\3 appendix A的笔记 1. Convex Set 1.1 Affine and convex sets: 1) C=V+x0={x+x0|x∈V}​C=V+x0={x+x0|x∈V}​C=V+x_0=\lbrace x+x_0|x \in V\rbrace​ ...
《Convex Optimization》附录A数学背景
Oxer的专栏
10-12 616
附录A  数学背景 1. 范数 1.1 内积与夹角 n维向量内积：    m×n维矩阵内积： 向量(矩阵)夹角： Cauchy-Schwartz inequality：，等号成立当且仅当向量x和y共线   1.2  常见范式（A.1.3） 向量范数 Lp-范数： p=1、2、∞时比较常用 L1-范数（绝对值和范数）： L2-范数（Euclidean范数）： L∞-范数...
斯坦福大学教授Stephen Boyd著作的凸优化经典书籍
Convex Optimization是一本经典的优化理论书籍，由Stanford University的教授Stephen Boyd和University of California, Los Angeles的教授Lieven Vandenberghe合著。这本书是convex optimization领域的权威参考书籍...
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