Książki:  » Technologie  » Computational Statistics and Machine Learning: A Sparse Approach


• Nauka
 [1672726]
 [1023568]
 [70269]
 [116220]
• Komiksy
 [24930]
 [18134]
 [358036]
• Hobby
 [83679]
 [31426]
 [170478]
 [16002]
 [2167]
• Inne
 [227804]
 [1214]
 [57137]
 [293728]
• Religia
 [282257]
 [377]
• Sport
 [43230]
• Sztuka
 [143540]
 [2313]
 [106762]
• Zdrowie
 [59268]

Kategorie szczegółowe
BISAC
Książki nowe
Codzienna aktualizacja bazy
(cen i dostępności)
Realizacja zamówienia:
ok. 3 tygodni
Książki używane
Wycena na życzenie
Realizacja zamówienia:
ok. 4-8 tygodni

Książki są sprowadzane
z zagranicy

Przedpłata, dla firm FV 14 dni
Nie wysyłamy za pobraniem

Czytaj nas na:



 - książka

    

Computational Statistics and Machine Learning: A Sparse Approach

Computational Statistics and Machine Learning: A Sparse Approach focuses on using sparse algorithms in statistics and machine learning. The first part addresses the L_0 norm minimization using greedy algorithms and considers the set covering machines, matching pursuit algorithms in machine learning, and random projection methods. The second part, which addresses L_1 norm minimization, discusses linear programming boosting, LASSO/LARS, and compressed sensing. All chapters include a detailed description of algorithms and pseudo-code and, where appropriate, a theoretical analysis of generalization ability motivating the use of sparsity. A final chapter covers applications.

cena 312,48
(netto: 297,60 VAT:  5%)
Termin realizacji zamówienia: ok. 25 dni roboczych.
Darmowa dostawa.

Computational Statistics and Machine Learning: A Sparse Approach
Kategorie: Technologie
Kategorie BISAC:
Mathematics > Prawdopodobieństwo i statystyka
Wydawca: John Wiley & Sons
Seria wydawnicza: Wiley Series in Probability and Statistics
Język: Angielski
ISBN-13: 9780470973561
Rok wydania: 2018
Ilość stron: 352
Oprawa: Twarda
Wolumenów: 01
Computational Statistics and Machine Learning: A Sparse Approach focuses on using sparse algorithms in statistics and machine learning. The first part addresses the L—0 norm minimization using greedy algorithms and considers the set covering machines, matching pursuit algorithms in machine learning, and random projection methods.





ZOBACZ RÓWNIEŻ KSIĄŻKI:
How Radio Signals Work

How Radio Signals Work
155,48
Car Stereo Speaker Projects Illustrated

Car Stereo Speaker Projects Illustrated
147,42
Better Off: Flipping the Switch on Technology

Better Off: Flipping the Switch on Technology
65,35
The Proficient Pilot

The Proficient Pilot
127,06
Aircraft Partnership

Aircraft Partnership
115,16
101 More Best Resumes

101 More Best Resumes
86,94