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An Introduction to Optimization with Applications in Machine Learning and Data Analytics (Textbooks in Mathematics) - Tapa dura
Sinopsis
The text introduces students to numerous methods in solving a variety of Optimization problems. Also, the narrow focus of most math textbooks is completely dedicated to nonlinear programming, linear programming, combinatorial or convex optimization.
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Acerca del autor
Jeffrey Paul Wheeler earned his PhD in Combinatorial Number Theory from the University of Memphis by extending what had been a conjecture of Erdős on the integers to finite groups. He has published, given talks at numerous schools, and twice been a guest of Trinity College at the University of Cambridge. He has taught mathematics at Miami University (Ohio), the University of Tennessee-Knoxville, the University of Memphis, Rhodes College, the University of Pittsburgh, Carnegie Mellon University, and Duquesne University. He has received numerous teaching awards and is currently in the Department of Mathematics at the University of Pittsburgh. He also occasionally teaches for Pitt’s Computer Science Department and the College of Business Administration. Dr. Wheeler’s Optimization course was one of the original thirty to participate in the Mathematical Association of America’s NSF-funded PIC Math program.
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