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Sinopsis
Offers an overview of the MM principle, a device for deriving optimization algorithms satisfying the ascent or descent property. These algorithms can:
- Separate the variables of a problem.
- Avoid large matrix inversions.
- Linearize a problem.
- Restore symmetry.
- Deal with equality and inequality constraints gracefully.
- Turn a non-differentiable problem into a smooth problem.
The author:- Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics.
- Derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining.
- Summarizes a large amount of literature that has not reached book form before.
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Acerca del autor
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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MM OPTIMIZATION ALGORITHMS (OT147)
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MM Optimization Algorithms (Hardcover)
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