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9783030170752 - Mathematical Theories of Machine Learning di Shi, Bin; Iyengar, S. S. (13 risultati)
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Mathematical Theories of Machine Learning
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 97,10
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Mathematical Theories of Machine Learning
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 111,92
Spedizione EUR 2,27
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Mathematical Theories of Machine Learning
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 97,09
Spedizione EUR 17,35
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Mathematical Theories of Machine Learning
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 108,71
Spedizione EUR 17,35
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Mathematical Theories Of Machine Learni
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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EUR 118,64
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 138,60
Spedizione EUR 11,56
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 156 pages. 9.25x6.10x0.63 inches. In Stock.
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Mathematical Theories Of Machine Learni
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
EUR 93,08
Spedizione EUR 62,04
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection.
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications (eng)
Da: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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EUR 75,84
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Spedito da Italia a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing Jun 2019, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 93,08
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection. 156 pp. Englisch.
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
EUR 80,86
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a thorough look into the variety of mathematical theories of machine learningPresented in four parts, allowing for readers to easily navigate the complex theories Includes extensive empirical studies on both the synthetic and .
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Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Springer Jun 2019, 2019
ISBN 10: 3030170756 ISBN 13: 9783030170752
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.
