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Description
Non-convex Optimization for Machine Learning takes an in-depth look at the basics of non-convex optimization with applications to machine learning. It introduces the rich literature in this area, as well as equips the reader with the tools and techniques needed to apply and analyze simple but powerful procedures for non-convex problems.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 217
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781680833683
- Date de parution :
- 04-12-17
- Format:
- Livre broché
- Dimensions :
- 233 mm x 154 mm
- Poids :
- 342 g
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