Springer Theses 261 - Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization Ebook Tooltip Ebooks kunnen worden gelezen op uw computer en op daarvoor geschikte e-readers.
Afbeeldingen
Sla de afbeeldingen overArtikel vergelijken
Auteur:
Sohail Bahmani
- Engels
- E-book
- 9783319018812
- 07 oktober 2013
- Adobe ePub
Samenvatting
This thesis demonstrates techniques that provide faster and more accurate solutions to a variety of problems in machine learning and signal processing. The author proposes a "greedy" algorithm, deriving sparse solutions with guarantees of optimality. The use of this algorithm removes many of the inaccuracies that occurred with the use of previous models.
Productspecificaties
Wij vonden geen specificaties voor jouw zoekopdracht '{SEARCH}'.
Inhoud
- Taal
- en
- Bindwijze
- E-book
- Oorspronkelijke releasedatum
- 07 oktober 2013
- Ebook Formaat
- Adobe ePub
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Sohail Bahmani
- Hoofduitgeverij
- Springer
Lees mogelijkheden
- Lees dit ebook op
- Android (smartphone en tablet) | Kobo e-reader | Desktop (Mac en Windows) | iOS (smartphone en tablet) | Windows (smartphone en tablet)
Overige kenmerken
- Studieboek
- Nee
- Verpakking hoogte
- 7 mm
EAN
- EAN
- 9783319018812
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Taal
- Engels
- Boek, ebook of luisterboek?
- Ebook
- Beschikbaarheid
- Leverbaar
- Studieboek of algemeen
- Studieboeken
Kies gewenste uitvoering
Bindwijze
: E-book
Prijsinformatie en bestellen
De prijs van dit product is 137 euro en 99 cent. De meest getoonde prijs is 152 euro en 59 cent. Je bespaart 10%.
Je bespaart 10%
Direct beschikbaar
Verkoop door bol
- E-book is direct beschikbaar na aankoop
- E-books lezen is voordelig
- Dag en nacht klantenservice
- Veilig betalen
Houd er rekening mee dat je downloadartikelen niet kunt annuleren of retourneren. Bij nog niet verschenen producten kun je tot de verschijningsdatum annuleren.
Zie ook de retourvoorwaarden
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.