Xpress-MP的具体应用，包括线性规划、非线性规划的具体实例，有代码描述

Numerical Optimization，数值优化领域的经典书籍

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Convex Optimization 英文版 Boyd著；凸优化 中文版 王会宁译；中文版讲义；英文版答案等一系列资料都有。Convex optimization problems arise frequently in many different fields. This book provides a comprehensive introduction to the subject, and shows in detail how such problems can be solved numerically with great efficiency. The book begins with the basic elements of convex sets and functions, and then describes various classes of convex optimization problems. Duality and approximation techniques are then covered, as are statistical estimation techniques. Var

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贝叶斯优化 Hyperband 超参数优化 实施 要求 - numpy - scipy - statsmodels - dask - torch (example) 安装 pip3 install bohb-hpo 用法 from bohb import BOHB import bohb . configspace as cs def objective ( step , alpha , beta ): return 1 / ( alpha * step + 0.1 ) + beta def evaluate ( params , n_iterations ): loss = 0.0 for i in range ( int ( n_iterations )): loss += objective ( ** params , step = i )

凸分析与最优化经典书籍

代码优化:有效使用内存 Code Optimization: Effective Memory Usage pdf 英文版 清晰，该书中文版翻译质量很差，建议直接读英文版

一种迭代保留信息变量以在多元校准中选择最优变量子集的策略。 可以选择最优变量子集的方法。 在本研究中，一种考虑可能的策略提出了变量之间通过随机组合产生的交互作用，称为迭代保留信息变量 (IRIV)。 此外，变量被分为四类强烈信息量、弱信息量、非信息量和干扰变量。 在此基础上，IRIV 既保留了每个迭代轮中的强信息变量和弱信息变量，直到没有无信息和干扰变量存在。 三个数据集被用来研究 IRIV 的性能以及偏最小二乘法 (PLS)。