MM Optimization Algorithms (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York, 2016
- Rilegato
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
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Hardcover. Offers an overview of the MM principle, a device for deriving optimization algorithms satisfying the ascent or descent property. These algorithms can:Separate the variables of a problem. Avoid large matrix inversions. Linearize a problem. Restore symmetry.Deal with equality and inequality constraints gracefully. Turn a non-differentiable problem into a smooth problem.The author: Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics. Derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining.Summarizes a large amount of literature that has not reached book form before. Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics. The author derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781611974393
- Titolo
- MM Optimization Algorithms (Hardcover)
- Autore
- Kenneth Lange
- Editore
- Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1611974399
- ISBN 13
- 9781611974393
- Separate the variables of a problem.
- Avoid large matrix inversions.
- Linearize a problem.
- Restore symmetry.
- Deal with equality and inequality constraints gracefully.
- Turn a non-differentiable problem into a smooth problem.
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The author:- Presents the first extended treatment of MM algorithms, which are ideal for high-dimensional optimization problems in data mining, imaging, and genomics.
- Derives numerous algorithms from a broad diversity of application areas, with a particular emphasis on statistics, biology, and data mining.
- Summarizes a large amount of literature that has not reached book form before.
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