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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences) - Tapa dura
- EditorialSpringer
- Año de publicación2020
- ISBN 10 3030395677
- ISBN 13 9783030395674
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas598
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Publicado por
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ISBN 10: 3030395677
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers not only foundational materials but also the most recent progresses made during the past few years on the area of machine learning algorithms. In spite of the intensive research and development in this area, there does not exist a systematic treatment to introduce the fundamental concepts and recent progresses on machine learning algorithms, especially on those based on stochastic optimization methods, randomized algorithms, nonconvex optimization, distributed and online learning, and projection free methods. This book will benefit the broad audience in the area of machine learning, artificial intelligence and mathematical programming community by presenting these recent developments in a tutorial style, starting from the basic building blocks to the most carefully designed and complicated algorithms for machine learning. 596 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783030395674
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
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