大数据分析中的算法

本书简介

本教材旨在面向数学以及相关学科的高年级本科生和研究生讲授大数据分析中算法与理论。培养学生针对科学和工程实际问题建立合适数学模型的能力，选择和运用合适算法和软件的能力，进一步进行高效算法设计和理论分析的能力。

提纲

• 压缩感知 （2022/8月基本完成）

  • 稀疏性介绍，稀疏性条件，RIP条件下L1问题与L0问题的等价性，稀疏优化算法

• 低秩矩阵恢复 （2024/4月基本完成）

• 最优运输 （2024/4月基本完成

• 次模优化 （2024/4月基本完成）

• 随机数值代数 （2025/9月基本完成）

• 相位恢复 （2025/12月基本完成）

• 深度学习 （2023/4月基本完成）

• 强化学习 （2023/4月基本完成）

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课程信息

• 大数据分析中的算法 (2025年春季)

• 大数据分析中的算法 (2024年春季)