Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization / Springer Theses Bd.261 (PDF)
(Sprache: Englisch)
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...
sofort als Download lieferbar
eBook (pdf)
Fr. 177.00
inkl. MwSt.
- Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization / Springer Theses Bd.261 (PDF)“
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.
Autoren-Porträt von Sohail Bahmani
Dr. Bahmani completed his thesis at Carnegie Mellon University and is currently employed by the Georgia Institute of Technology.
Bibliographische Angaben
- Autor: Sohail Bahmani
- 2013, 2014, 107 Seiten, Englisch
- Verlag: Springer-Verlag GmbH
- ISBN-10: 3319018817
- ISBN-13: 9783319018812
- Erscheinungsdatum: 07.10.2013
Abhängig von Bildschirmgrösse und eingestellter Schriftgrösse kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 1.94 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
Kommentar zu "Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization / Springer Theses Bd.261"
0 Gebrauchte Artikel zu „Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization / Springer Theses Bd.261“
Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization / Springer Theses Bd.261".
Kommentar verfassen