328页，ACM Fellow、耶鲁CS教授凸优化算法书屍忿放下载了 机器之心报道 编辑：魔王 耶鲁大学计算机科学教授 Nisheeth Vishnoi 撰写专著《Algorithms for Convex Optimization》，全面介绍凸优化算法。 凸优化是数学最优化的子领域之一，研究定义于凸集中的凸函数最小化问题。凸性常用于为多类凸规划提出高效算法。因此，凸优化广泛地影响了多个科学和工程学科。 近年来，凸优化算法革新了离散和连续优化问题的算法设计。对于图论中的最大流问题、二分图最大匹配问题和次模函数最小化等问题，最快速的知名算法都使用了凸优化，如梯度下降、镜像下降、内点法和切割平面法。 令人惊讶的是，凸优化算法还用于设计针对离散对象（如拟阵）的计数问题。同时，凸优化算法成为许多现代机器学习应用的核心。更大规模和愈加复杂的输入实例促进了对凸优化算法的需求，同时也极大地推动了凸优化本身的发展。 近日，耶鲁大学计算机科学教授 Nisheeth Vishnoi 撰写专著《Algorithms for Convex Optimization》，目前该书的预发布版本可供个人免费阅读和下载。 书籍地址：https://convex-optimization.github.io/ACO-v1.pdf 这本书旨在让读者深入理解凸优化算法，着重于从基本原理推导凸优化核心算法，并建立精确的运行时间界限。由于凸优化方法应用广泛，无法在一本书中得到全部展示，本书重点介绍了针对多种离散优化和计数问题的快速算法应用。 这本书的目标读者包括高年级本科生、研究生，以及来自理论计算机科学、离散优化和机器学习领域的研究者。 章节目录 这本书大致分为四部分： 第 3、4、5 章简要介绍了凸性、凸优化中的计算模型和效率、对偶性； 第 6、7、8 章介绍了一阶方法，如梯度下降、镜像下降和乘性权重更新方法，以及加速梯度下降； 第 9、10、11 章展示了牛顿法和多种适用于线性规划的内点法； 第 12、13 章介绍了切割平面法，如适用于线性规划和凸优化的椭球法。 本书的章节目录如下： 作者简介 本书作者 Nisheeth Vishnoi 是耶鲁大学计算机科学教授、Computation and Society Initiative 联合发起人。他的研究重点是计算机科学的基础问题、机器学习和优化问题。同时，他对从计算角度理解和解决自然和社会核心问题也有广泛的兴趣，主要关注点是自然算法、智能的产生，以及算法公平性。 他曾获 2005 年 IEEE FOCS 最佳论文奖、2006 年 IBM Research Pat Goldberg Memorial Award、2011 年印度国家科学院青年科学家奖、2016 年印度理工学院孟买分校年轻校友成就奖以及 2019 年 ACM FAT* 最佳技术论文奖多个奖项。 2019 年，他入选 ACM Fellow。 个人主页：https://www.cs.yale.edu/homes/vishnoi/Home.html Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 模型。SageMaker完全消除了机器学习过程中每个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。 现在，企业开发者可以免费领取1000元服务抵扣券，轻松上手Amazon SageMaker，快速体验5个人工智能应用实例。 ?THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道：content@jiqizhixin.com