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High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications - Rilegato
Sinossi
Connects fundamental mathematical theory with real-world problems, through efficient and scalable optimization algorithms.
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Informazioni sugli autori
John Wright is an Associate Professor in the Electrical Engineering Department and the Data Science Institute at Columbia University.
Yi Ma is a Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Sciences at the University of California, Berkeley. He is a Fellow of the IEEE, ACM, and SIAM.
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HIGH-DIMENSIONAL DATA ANALYSIS WITH LOW-DIMENSIONAL MODELS: PRINCIPLES, COMPUTATION, AND APPLICATIONS
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HIGHDIMENSIONAL DATA ANALYSIS WITH LOW
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High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications
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High-dimensional Data Analysis With Low-dimensional Models: Principles, Computation, and Applications
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High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications
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High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications
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Gebunden. Condizione: New. A systematic introduction to the theory, algorithms, and applications of key mathematical models for data science. Covering applications including imaging, communication, and face recognition, with online code, it is ideal for senior/graduate students in co. Codice articolo 487330421
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