First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing Mai 2020, 2020

3030395677 / 9783030395674

Serie: Buch 5 von 11 - Springer Series in the Data Sciences

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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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.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030395674

Titel
First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Autor
Guanghui Lan
Verlag
Springer International Publishing Mai 2020
Veröffentlichungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030395677
ISBN-13
9783030395674
Artikelgewicht
1.051 Gramm
Abmessungen
241x160x38 mm
Serie
Buch 5 von 11: Springer Series in the Data Sciences

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