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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. 2020 ed. 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.
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 95,14
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. 2020 ed. 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: ALLBOOKS1, Direk, SA, Australia
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. 2020 ed. 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 166,73
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. 2020 ed. 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 157,19
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Añadir al carritoHardcover. Condición: New. New. book.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 132,20
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning | Guanghui Lan | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2021 | Springer International Publishing | EAN 9783030395704 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
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 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 221,98
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 595 pages. 9.25x6.10x1.21 inches. In Stock.
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 224,04
EUR 17,08 shipping
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 582 pages. 9.25x6.50x1.50 inches. In Stock.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Mai 2021, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,54
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Mai 2020, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 133,15
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 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. Presents comprehensive study of topics in machine learning from introductory material through most complicated algorithmsSummarizes most recent findings in the area of machine learningAddresses a broad audience .
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Libro 5 de 11: Springer Series in the Data SciencesIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 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. Presents comprehensive study of topics in machine learning from introductory material through most complicated algorithmsSummarizes most recent findings in the area of machine learningAddresses a broad audience .
