Introductory Lectures on Convex Optimization基础理论与算法讲解

想要学习凸优化的基础知识，这份《入门级凸优化讲座》挺适合初学者的。它不仅会核心概念，比如凸集和凸函数，还能帮你理解如何实际问题。凸优化的应用广泛，像机器学习中的支持向量机、深度学习优化等，都离不开它。这份资料的也清晰，你搞定基础理论的同时，还能了解常见的求解算法，像梯度下降、内点法等，基本涵盖了从理论到实践的全套内容。想深入了解优化领域的朋友，不妨看看，挺有的。

而且，这些理论还能直接转化为具体的优化模型，比如线性规划、二次规划等，应用场景多得不行。如果你平时需要做一些数据或者机器学习任务，搞懂这些内容，优化问题就不那么难啃了。而且，讲座资料中还推荐了一些常用的优化求解库，像 CVX、SCS 等，感觉挺不错的。

所以，如果你对凸优化有兴趣，想要更好地理解它的原理和应用，直接从这份资料入手绝对不会错！