Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining: 67 (Intelligent Systems Reference Library)
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
- Brossura
- Nuovo
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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pp. 276 Softcover reprint of the original 1st ed. 2015 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Codice articolo 26378361910
- Titolo
- Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining: 67 (Intelligent Systems Reference Library)
- Autore
- Granichin, Oleg; Volkovich, Zeev (Vladimir); Toledano-Kitai, Dvora
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3662522918
- ISBN 13
- 9783662522912
In the fields of data mining and control, the huge amount of unstructured data and the presence of uncertainty in system descriptions have always been critical issues. The book Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining introduces the readers to the fundamentals of randomized algorithm applications in data mining (especially clustering) and in automatic control synthesis. The methods proposed in this book guarantee that the computational complexity of classical algorithms and the conservativeness of standard robust control techniques will be reduced. It is shown that when a problem requires "brute force" in selecting among options, algorithms based on random selection of alternatives offer good results with certain probability for a restricted time and significantly reduce the volume of operations.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
In the fields of data mining and control, the huge amount of unstructured data and the presence of uncertainty in system descriptions have always been critical issues. The book Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining introduces the readers to the fundamentals of randomized algorithm applications in data mining (especially clustering) and in automatic control synthesis. The methods proposed in this book guarantee that the computational complexity of classical algorithms and the conservativeness of standard robust control techniques will be reduced. It is shown that when a problem requires "brute force" in selecting among options, algorithms based on random selection of alternatives offer good results with certain probability for a restricted time and significantly reduce the volume of operations.
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