内容简介

凸优化理论和方法能够解决一大类常见的优化问题。本书介绍了凸优化在支撑向量机、参数估计、范数逼近、控制器设计等问题中的应用，以期读者掌握将实际问题转换（或近似转换）成凸优化问题的基本知识和基本方法，能够灵活使用凸优化理论和方法解决实际问题。

目录

1 Preliminary Knowledge

1.1 Nomenclatures

1.2 Convex Sets and Convex Functions

1.3 Convex Optimization

1.3.1 Gradient Descent and Coordinate Descent

1.3.2 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) Conditions

1.4 Some Lemmas in Linear Algebra

1.5 A Brief Introduction of CVX Toolbox

Problems

References

2 Support Vector Machines

2.1 Basic SVM

2.2 Soft Margin SVM

2.3 Kernel SVM

2.4 Multi-kernel SVM

2.5 Multi-class SVM