凸优化入门
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一、前言
凸优化方法作为数学优化领域中具有代表性的技术手段，被广泛应用于图像处理、自动控制系统、估计与信号处理、通信网络、数据挖掘以及电路设计等多个方面。尤其是在当前的人工智能时代，机器学习与深度学习展现出极高的研究热度和应用价值。从某种角度而言，凸优化也可以被视为机器学习体系中的重要组成部分。
二、标准的数学优化问题
其中
被定义为优化函数，
被定义为约束条件。此优化问题所表述的内容，即在满足特定限制的前提下，寻找使目标函数达到最小值的解。
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