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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardback. Zustand: 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardback. Zustand: 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences)
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: New. New. book.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Sprache: Englisch
Taschenbuch. Zustand: Neu. First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning | Guanghui Lan | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2021 | Springer International Publishing | EAN 9783030395704 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 224,42
EUR 14,16 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 595 pages. 9.25x6.10x1.21 inches. In Stock.
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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 582 pages. 9.25x6.50x1.50 inches. In Stock.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing Mai 2020, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Buch. Zustand: 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing Mai 2021, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: 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.
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning (Springer Series in the Data Sciences) 1st ed. 2020 Edition
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030395707 ISBN 13: 9783030395704
Sprache: Englisch
EUR 127,40
EUR 48,99 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents comprehensive study of topics in machine learning from introductory material through most complicated algorithmsSummarizes most recent findings in the area of machine learningAddresses a broad audience .
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Sprache: Englisch
EUR 127,40
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First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning
Verlag: Springer International Publishing, 2020
ISBN 10: 3030395677 ISBN 13: 9783030395674
Sprache: Englisch
Buch. Zustand: Neu. First-order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning | Guanghui Lan | Buch | xiii | Englisch | 2020 | Springer International Publishing | EAN 9783030395674 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
