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9783030170752 - Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications de Shi, Bin; Iyengar, S. S. (13 resultados)
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Mathematical Theories of Machine Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Mathematical Theories of Machine Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Mathematical Theories of Machine Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Mathematical Theories of Machine Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Mathematical Theories Of Machine Learni
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Mathematical Theories Of Machine Learni
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection.
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Jun 2019, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection. 156 pp. Englisch.
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a thorough look into the variety of mathematical theories of machine learningPresented in four parts, allowing for readers to easily navigate the complex theories Includes extensive empirical studies on both the synthetic and .
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Jun 2019, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.
