Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges: 18 (Studies in Big Data) - Tapa blanda
Libro 21 de 108: Studies in Big Data
Sinopsis
The main objective of this book is to provide the necessary background to work with big data by introducing some novel optimization algorithms and codes capable of working in the big data setting as well as introducing some applications in big data optimization for both academics and practitioners interested, and to benefit society, industry, academia, and government. Presenting applications in a variety of industries, this book will be useful for the researchers aiming to analyses large scale data. Several optimization algorithms for big data including convergent parallel algorithms, limited memory bundle algorithm, diagonal bundle method, convergent parallel algorithms, network analytics, and many more have been explored in this book.
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De la contraportada
The main objective of this book is to provide the necessary background to work with big data by introducing some novel optimization algorithms and codes capable of working in the big data setting as well as introducing some applications in big data optimization for both academics and practitioners interested, and to benefit society, industry, academia, and government. Presenting applications in a variety of industries, this book will be useful for the researchers aiming to analyses large scale data. Several optimization algorithms for big data including convergent parallel algorithms, limited memory bundle algorithm, diagonal bundle method, convergent parallel algorithms, network analytics, and many more have been explored in this book.
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Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges (Studies in Big Data, 18)
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Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges (Studies in Big Data, 18, Band 18)
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Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges (Studies in Big Data, 18)
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents recent developments and challenges in big data optimization Collects various recent algorithms in large-scale optimization all in one book Presents useful big data optimization applications in a variety of industries, both for academi. Nº de ref. del artículo: 448755784
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The main objective of this book is to provide the necessary background to work with big data by introducing some novel optimization algorithms and codes capable of working in the big data setting as well as introducing some applications in big data optimization for both academics and practitioners interested, and to benefit society, industry, academia, and government. Presenting applications in a variety of industries, this book will be useful for the researchers aiming to analyses large scale data. Several optimization algorithms for big data including convergent parallel algorithms, limited memory bundle algorithm, diagonal bundle method, convergent parallel algorithms, network analytics, and many more have been explored in this book. 504 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319807652
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Taschenbuch. Condición: Neu. Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges | Ali Emrouznejad | Taschenbuch | xv | Englisch | 2018 | Springer International Publishing | EAN 9783319807652 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. Nº de ref. del artículo: 114148616
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Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges (Studies in Big Data, 18)
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