Stanford的Convex Optimization

1. 课程的基本信息：课程平台，开课学校，课程全名，开课时间，课程链接。课程平台：Stanford Online
开课学校：Stanford
课程全名：Convex Optimzation
开课时间：2014.01.21
课程链接：https://lagunita.stanford.edu/courses/Engineering/CVX101/Winter2014/about
2. 课程难度，作业量，每周花在这门课的时间，以及你的基础(是初学者？还是本来就是你的专业内容？)
课程难度：中上，我感觉挺难的，数学要求比较高
作业量：几乎每周都有作业
所花时间：官网说每周10小时左
我的基础：本硕都是学控制的，数学基础还好，但是也忘差不多了
3. 各种感想、收获、课程内容介绍、你对这门课的评价等等~~这个就自己发挥啦（请具体！）
感想：这门课我刚跟不久，就感觉挺抽象的，对数学基础要求较高，之前学的微积分和线性代数等都忘的差不多了，所以基本上大部分时间都是在补基础
收获：我认为凸优化是机器学习的基础和延伸，我也是本着深入了解机器学习的目的来学这门课的，虽然还没上完这门课，感觉还是挺值得学的。数学基础进行了复习和巩固，也为机器学习的科研做好准备。
4. 如果让你重新学过这门课，你会在学习方法上，背景提升上会有什么样的改进(选答)
我认为应该先补好数学基础，进行预习，再来上这门课效果会更好。
5. 这门课和其他你跟过的课，用过的资源或者是学校上过的课有什么区别？(选答，如果你还跟过其他类似的课的话)
硕士期间旁听过最优化的课，和这门课还是有很大区别的。课程的教材是老师自己编的，应该是凸优化的权威，教材很值得仔细读读。
6. 给以后打算学这门课的同学一些建议（请具体！可包括任何方面）
记笔记，复习数学知识

发错地方了，请版主删帖吧

感觉是搞机器学习的phd必修课啊，学长

早就想学这门课了，修过学校的最优化太烂了，但是现在还没上手