Algorithms for Convex Optimization
Algorithms for Convex Optimization
A concise, accessible guide to the modern optimization methods that are transforming computer science, data science, and machine learning.
Nisheeth K. Vishnoi (Author)
9781108482028, Cambridge University Press
Hardback, published 7 October 2021
200 pages
23.5 x 15.6 x 2.5 cm, 0.66 kg
'Recommended.' M. Bona, Choice Connect
In the last few years, Algorithms for Convex Optimization have revolutionized algorithm design, both for discrete and continuous optimization problems. For problems like maximum flow, maximum matching, and submodular function minimization, the fastest algorithms involve essential methods such as gradient descent, mirror descent, interior point methods, and ellipsoid methods. The goal of this self-contained book is to enable researchers and professionals in computer science, data science, and machine learning to gain an in-depth understanding of these algorithms. The text emphasizes how to derive key algorithms]
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Algorithms for Convex Optimization
A concise, accessible guide to the modern optimization methods that are transforming computer science, data science, and machine learning.
Nisheeth K. Vishnoi (Author)
9781108482028, Cambridge University Press
Hardback, published 7 October 2021
200 pages
23.5 x 15.6 x 2.5 cm, 0.66 kg
'Recommended.' M. Bona, Choice Connect
In the last few years, Algorithms for Convex Optimization have revolutionized algorithm design, both for discrete and continuous optimization problems. For problems like maximum flow, maximum matching, and submodular function minimization, the fastest algorithms involve essential methods such as gradient descent, mirror descent, interior point methods, and ellipsoid methods. The goal of this self-contained book is to enable researchers and professionals in computer science, data science, and machine learning to gain an in-depth understanding of these algorithms. The text emphasizes how to derive key algorithms]
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Produktbeschreibung
Algorithms for Convex Optimization
A concise, accessible guide to the modern optimization methods that are transforming computer science, data science, and machine learning.
Nisheeth K. Vishnoi (Author)
9781108482028, Cambridge University Press
Hardback, published 7 October 2021
200 pages
23.5 x 15.6 x 2.5 cm, 0.66 kg
'Recommended.' M. Bona, Choice Connect
In the last few years, Algorithms for Convex Optimization have revolutionized algorithm design, both for discrete and continuous optimization problems. For problems like maximum flow, maximum matching, and submodular function minimization, the fastest algorithms involve essential methods such as gradient descent, mirror descent, interior point methods, and ellipsoid methods. The goal of this self-contained book is to enable researchers and professionals in computer science, data science, and machine learning to gain an in-depth understanding of these algorithms. The text emphasizes how to derive key algorithms]
Produktspezifikationen
General | |
|---|---|
Language | English |
Type | Textbook |
Format | Hardcover |
Brand | Cambridge University Press |
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