Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges - Couverture rigide
Livre 21 sur 108: Studies in Big Data
Synopsis
The main objective of this book is to provide the necessary background to work with big data by introducing some novel optimization algorithms and codes capable of working in the big data setting as well as introducing some applications in big data optimization for both academics and practitioners interested, and to benefit society, industry, academia, and government. Presenting applications in a variety of industries, this book will be useful for the researchers aiming to analyses large scale data. Several optimization algorithms for big data including convergent parallel algorithms, limited memory bundle algorithm, diagonal bundle method, convergent parallel algorithms, network analytics, and many more have been explored in this book.
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Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges.
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Cham, Springer., 2016
ISBN 10 : 3319302639
ISBN 13 : 9783319302638
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1st ed. 2016. 23.5 cm x 15.5 cm, 0 g. XV, 487 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Big Data ; 18. Sprache: Englisch. N° de réf. du vendeur 10948DB
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Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges
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Springer International Publishing, 2016
ISBN 10 : 3319302639
ISBN 13 : 9783319302638
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents recent developments and challenges in big data optimization Collects various recent algorithms in large-scale optimization all in one book Presents useful big data optimization applications in a variety of industries, both for academi. N° de réf. du vendeur 117040900
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Springer International Publishing Jun 2016, 2016
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The main objective of this book is to provide the necessary background to work with big data by introducing some novel optimization algorithms and codes capable of working in the big data setting as well as introducing some applications in big data optimization for both academics and practitioners interested, and to benefit society, industry, academia, and government. Presenting applications in a variety of industries, this book will be useful for the researchers aiming to analyses large scale data. Several optimization algorithms for big data including convergent parallel algorithms, limited memory bundle algorithm, diagonal bundle method, convergent parallel algorithms, network analytics, and many more have been explored in this book. 504 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319302638
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Buch. Etat : Neu. Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges | Ali Emrouznejad | Buch | xv | Englisch | 2016 | Springer International Publishing | EAN 9783319302638 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 103983086
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The main objective of this book is to provide the necessary background to work with big data by introducing some novel optimization algorithms and codes capable of working in the big data setting as well as introducing some applications in big data optimization for both academics and practitioners interested, and to benefit society, industry, academia, and government. Presenting applications in a variety of industries, this book will be useful for the researchers aiming to analyses large scale data. Several optimization algorithms for big data including convergent parallel algorithms, limited memory bundle algorithm, diagonal bundle method, convergent parallel algorithms, network analytics, and many more have been explored in this book. N° de réf. du vendeur 9783319302638
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Springer-Verlag New York Inc, 2016
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