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9789811698392 - Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning von Lin, Zhouchen; Li, Huan; Fang, Cong (14 Ergebnisse)
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Zustand: New.
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Zustand: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Jun 2022, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 288 pp. Englisch.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 286 pages. 9.25x6.10x0.91 inches. In Stock.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore Jun 2022, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solve constrained problems, especially linearly constrained ones. Written by experts in machine learning and optimization, this is the first book providing a state-of-the-art review on ADMM under various scenarios, including deterministic and convex optimization, nonconvex optimization, stochastic optimization, and distributed optimization. Offering a rich blend of ideas, theories and proofs, the book is up-to-date and self-contained. It is an excellent reference book for users who are seeking a relatively universal algorithm for constrained problems. Graduate students or researchers can read it to grasp the frontiers of ADMM in machine learning in a short period of time. 288 pp. Englisch.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
ISBN 10: 9811698392 ISBN 13: 9789811698392
EUR 127,40
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Machine learning heavily relies on optimization algorithms to solve its learning models. Constrained problems constitute a major type of optimization problem, and the alternating direction method of multipliers (ADMM) is a commonly used algorithm to solv.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Buch. Zustand: Neu. Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning | Zhouchen Lin (u. a.) | Buch | xxiii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789811698392 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Alternating Direction Method of Multipliers for Machine Learning
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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