凸优化：算法与复杂性

作者简介

<br>塞巴斯蒂安·布贝克（Sébastien Bubeck）是微软Redmond研究院理论组的首席研究员，曾担任COLT 2013、COLT 2014的联席主席，NIPS 2012、NIPS 2014、NIPS 2016、COLT 2013、COLT 2014、COLT 2015、COLT 2016、ICML 2015、ICML 2016、ALT 2013、ALT 2014的项目委员会成员，也是COLT的指导委员会成员。其研究兴趣包括机器学习、凸优化、统计网络分析、随机图和随机矩阵，以及信息论在学习、优化和概率中的应用。<br>

内容简介

本书凝聚Sébastien Bubeck教授多年心血，专门为计算机科学家打造，内容涉及从黑箱优化的基本理论到结构优化和随机优化的*新发展，把机器学习中涉及的凸优化设计思想通过简练的数学语言进行了阐述，可作为计算机科学、软件工程、统计学、应用数学、数据科学与大数据、人工智能等专业本科生和研究生的基础教材，也可供数据科学家、工程师和科研人员参考。