Synopsis
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.
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MM Optimization Algorithms
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SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematics, 2016
ISBN 10 : 1611974399
ISBN 13 : 9781611974393
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Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York, 2016
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Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2016
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MM OPTIMIZATION ALGORITHMS (OT147)
Edité par
Soc Industrial Applied Maths, 2016
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