① 誰懂利用CVX優化方面的知識，比如簡單說一下CVX的凸優化原理，或者提供一些資料，非常感謝，有用再加分

[ book-optimization.rar ] - 這是一本講解最優化的書籍，是全英文的。這是一部經典的外國教材，對最優化問題闡述的非常之精闢 [ Optimal.rar ] - 幾個 凸優化 函數，用於解決非約束和帶約束條件的凸優化問題 [ stanford_convex_optimization_book.rar ] - 國外的經典的有關於 凸優化 數學方面的教材，值得研究有關優化方面的研究者學習 [ convex_analysis_foundation.zip ] - 凸分析基礎 中文教材。純粹這方面的資料不多（多為 凸優化 之類），中文的書籍更難找，有用該方面知識的同行多多交流。 [ ConvexOptimization.rar ] - 凸優化 問題經常出現在許多不同的領域。全面介紹了主題，這本書展示了如何解決這些問題都可以高效率地詳細數字。其重點是識別凸優化問題，然後找到解決他們最合適的技術。文本包含許多實例和作業練習，並會提出問題，如工程，計算機科學，數學，統計，金融，經濟領域的學生，研究者和實踐者。 [ cvx .zip ] - 斯坦福大學凸規劃的程序，很經典，多次在IEEE的文章中出現 [ convex_optimization.rar ] - 凸優化 程序包，包含各種凸優化演算法,可供方便調用. [ signal_decomposition_by_bp.rar ] - 基於基追蹤（basis pursuit）對信號進行稀疏表示的演算法 [ cvx .zip ] - 凸規劃建模系統,包含用戶手冊，有助於學習壓縮感知。 [ grads.rar ] - 最優化理論與演算法（第2版）這本書中的課後作業。用C 實現的一些具體演算法。

② 凸優化理論Convex Optimization領域有兩本書，選哪本好呢

boyd,電子檔免費，中國不發行，淘寶上有，四五十一本，也有boyd親自講的視頻，同樣是英文的

③ 斯坦福的那本凸優化書，convex optimization，有人看過嗎我怎麼看不懂啊，感覺好難。求教！

我也看不懂，不知道為什麼，按道理說那本書應該是入門的難度。題主，你是4年前問的，請問你後來找到竅門了嗎？

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現在看懂了，需要先學泛函

④ 凸分析，凸優化有什麼推薦的教材嗎

一句話概括的復話，凸分析主要研製究凸集和凸函數的各種拓撲和分析性質，凸優化研究凸問題的最優性條件，設計求解演算法並分析其迭代復雜度和計算復雜度。
好專著通常出自這兩個領域的大師。記住這些凸分析和凸優化大師的名號：R. T. Rockafellar，Hiriart-Urruty，A Nemirovski ，Y. Nesterov， Yinyu Ye(葉蔭宇)...更多的看 John von Neumann Theory Prize 歷年獲獎的大師名單。當然，也不能排除一些非top-class的數學家寫作技巧很好，寫的入門級教材圖文結合，形象易懂(嗯，我這里指的主要是Y. Nesterov的論文很難讀).....

⑤ 在數據分析，挖掘方面，有哪些好書值得推薦

入門讀物：
深入淺出數據分析 這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最後談到了 R 是大加分。難易程度：非常易。

啤酒與尿布 通過案例來說事情，而且是最經典的例子。難易程度：非常易。

數據之美 一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有代碼，對理解數據分析的應用領域和做法非常有幫助。難易程度：易。

數學之美 這本書非常棒啦，入門讀起來很不錯！
數據分析：
SciPy and NumPy 這本書可以歸類為數據分析書吧，因為 numpy 和 scipy 真的是非常強大啊。

Python for Data Analysis 作者是 Pandas 這個包的作者，看過他在 Scipy 會議上的演講，實例非常強！

Bad Data Handbook 很好玩的書，作者的角度很不同。
適合入門的教程：
集體智慧編程 學習數據分析、數據挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數據挖掘中的演算法，淺顯易懂，還有可執行的 Python 代碼。難易程度：中。

Machine Learning in Action 用人話把復雜難懂的機器學習演算法解釋清楚了，其中有零星的數學公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有 Python 代碼，大贊！目前中科院的王斌老師（微博： 王斌_ICTIR）已經翻譯這本書了 機器學習實戰 。這本書本身質量就很高，王老師的翻譯質量也很高。難易程度：中。我帶的研究生入門必看數目之一！

Building Machine Learning Systems with Python 雖然是英文的，但是由於寫得很簡單，比較理解，又有 Python 代碼跟著，輔助理解。

數據挖掘導論 最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材，沒有推薦 Jiawei Han 老師的那本書，因為個人覺得那本書對於初學者來說不太容易讀懂。難易程度：中上。

Machine Learning for Hackers 也是通過實例講解機器學習演算法，用 R 實現的，可以一邊學習機器學習一邊學習 R。
稍微專業些的：
Introction to Semi-Supervised Learning 半監督學習必讀必看的書。

Learning to Rank for Information Retrieval 微軟亞院劉鐵岩老師關於 LTR 的著作，啥都不說了，推薦！

Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老師關於 LTR 的書，也是當時他在微軟亞院時候的書，可見微軟亞院對 LTR 的研究之深，貢獻之大。

推薦系統實踐 這本書不用說了，研究推薦系統必須要讀的書，而且是第一本要讀的書。

Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 這個是 Jordan 老爺子和他的得意門徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research 上的創刊號，可以免費下載，比較難懂，但是一旦讀通了，graphical model 的相關內容就可以踏平了。

Natural Language Processing with Python NLP 經典，其實主要是講 NLTK 這個包，但是啊，NLTK 這個包幾乎涵蓋了 NLP 的很多內容了啊！
機器學習教材：
The Elements of Statistical Learning 這本書有對應的中文版：統計學習基礎 。書中配有 R 包，非常贊！可以參照著代碼學習演算法。

統計學習方法 李航老師的扛鼎之作，強烈推薦。難易程度：難。

Machine Learning 去年出版的新書，作者 Kevin Murrphy 教授是機器學習領域中年少有為的代表。這書是他的集大成之作，寫完之後，就去 Google 了，產學研結合，沒有比這個更好的了。

Machine Learning 這書和上面的書不是一本！這書叫：Machine Learning: An Algorithmic Perspective 之前做過我帶的研究生教材，由於配有代碼，所以理解起來比較容易。

Pattern Recognition And Machine Learning 經典中的經典。

Bayesian Reasoning and Machine Learning 看名字就知道了，徹徹底底的 Bayesian 學派的書，裡面的內容非常多，有一張圖將機器學習中設計演算法的關系總結了一下，很棒。

Probabilistic Graphical Models 鴻篇巨制，這書誰要是讀完了告訴我一聲。

Convex Optimization 凸優化中最好的教材，沒有之一了。課程也非常棒，Stephen 老師拿著紙一步一步推到，圖一點一點畫，太棒了。

⑥ 有沒有什麼學習凸優化比較好的中文教材

Body的書已經翻譯了。另外建議看英文的。。

⑦ 求推薦模式識別(Pattern Recognition, PR)與計算機視覺(Computer Vision, CV)方面的書籍或者教材。

模式分類

統計學習
computer vision（Algorithm and applications）
基礎教程：數字圖像處理（岡薩雷斯），矩陣分析，凸優化等

這幾本書算是PR和CV領域比較好的書，理解起來也比較容易。

⑧ 如何學習凸優化課程

[book-optimization.rar]-這是一本講解最優化的書籍，是全英文的。這是一部經典的外國教材，對最優化問題闡述的非常之精闢[Optimal.rar]-幾個凸優化函數，用於解決非約束和帶約束條件的凸優化問題[stanford_convex_optimization_book.rar]-國外的經典的有關於凸優化數學方面的教材，值得研究有關優化方面的研究者學習[convex_analysis_foundation.zip]-凸分析基礎中文教材。純粹這方面的資料不多（多為凸優化之類），中文的書籍更難找，有用該方面知識的同行多多交流。[ConvexOptimization.rar]-凸優化問題經常出現在許多不同的領域。全面介紹了主題，這本書展示了如何解決這些問題都可以高效率地詳細數字。其重點是識別凸優化問題，然後找到解決他們最合適的技術。文本包含許多實例和作業練習，並會提出問題，如工程，計算機科學，數學，統計，金融，經濟領域的學生，研究者和實踐者。[cvx.zip]-斯坦福大學凸規劃的程序，很經典，多次在IEEE的文章中出現[convex_optimization.rar]-凸優化程序包，包含各種凸優化演算法,可供方便調用.[signal_decomposition_by_bp.rar]-基於基追蹤（basispursuit）對信號進行稀疏表示的演算法[cvx.zip]-凸規劃建模系統,包含用戶手冊，有助於學習壓縮感知。[grads.rar]-最優化理論與演算法（第2版）這本書中的課後作業。用C實現的一些具體演算法。

⑨ 請問哪一本凸優化的書里有半定規劃的內容，多謝

boyd 的 convex optimizationy 一書
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