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First-Order and Stochastic Optimization Methods for Machine Learning

Guanghui Lan
Livre relié | Anglais | Springer the Data Sciences
147,95 €
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Description

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.



Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
582
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783030395674
Date de parution :
16-05-20
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
1006 g

Les avis