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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning - Couverture souple

 
9783030395704: First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning

Synopsis

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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9783030395674: First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning

Edition présentée

ISBN 10 :  3030395677 ISBN 13 :  9783030395674
Editeur : Springer Nature Switzerland AG, 2020
Couverture rigide

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Lan, Guanghui
Edité par Springer, 2021
ISBN 10 : 3030395707 ISBN 13 : 9783030395704
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Edité par Springer, 2021
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ISBN 10 : 3030395707 ISBN 13 : 9783030395704
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Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 9783030395704

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ISBN 10 : 3030395707 ISBN 13 : 9783030395704
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ISBN 10 : 3030395707 ISBN 13 : 9783030395704
Neuf Paperback

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Paperback. Etat : 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. N° de réf. du vendeur LU-9783030395704

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Edité par Springer, 2021
ISBN 10 : 3030395707 ISBN 13 : 9783030395704
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