传统的机器学习中最难理解的就是SVM了，只学过高数和线代的普通本科生的确很难理解。因此，想要入门机器学习，第一件事就是增强数学基础。而凸优化是其中无法越过的一道坎。
本人以备受推崇的Stephen Boyd的Convex Optimization为例，分享本人学习期间的笔记和资料，方便大家参考。
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- 本书也有配套的video，但是并不太建议，一是只有英文版，语速较快，二是书上已经够详细的了。
本人的学习笔记：
凸优化导读与资料汇总
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转载自blog.csdn.net/crazy_scott/article/details/81185615
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