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9789811698392 - Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning de Fang, Cong; Li, Huan; Lin, Zhouchen (16 resultados)
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 288 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 201,88
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Añadir al carritoCondición: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
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 - Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 221,09
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 286 pages. 9.25x6.10x0.91 inches. In Stock.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Jun 2022, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time. 288 pp. Englisch.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,40
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solv.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 210,75
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Jun 2022, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 288 pp. Englisch.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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