Optimization algorithms de lange kenneth (16 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S. (30 July 2016), 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: MP-SIA SIAM - Society for Industrial and Applied M, 2016
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HRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2016
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Condición: New. 2016. Hardcover. . . . . .
Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York, 2016
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Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. Offers an overview of the MM principle, a device for deriving optimization algorithms satisfying the ascent or descent property. These algorithms can:Separate the variables of a problem. Avoid large matrix inversions. Linearize a problem. Restore symmetry.Deal with equality and inequality constraints gracefully. Turn a non-differentiable problem into a smooth problem.The author: Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics. Derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining.Summarizes a large amount of literature that has not reached book form before. Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics. The author derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2016
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Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino UnidoTHE SAINT BOOKSTORE
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Idioma: Inglés
Editorial: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
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Librería: Books Puddle, Woodside, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2016
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Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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Condición: New. 2016. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Idioma: Inglés
Editorial: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S. (30 July 2016), 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York, 2016
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. Offers an overview of the MM principle, a device for deriving optimization algorithms satisfying the ascent or descent property. These algorithms can:Separate the variables of a problem. Avoid large matrix inversions. Linearize a problem. Restore symmetry.Deal with equality and inequality constraints gracefully. Turn a non-differentiable problem into a smooth problem.The author: Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics. Derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining.Summarizes a large amount of literature that has not reached book form before. Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics. The author derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
