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Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization

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Éditeur :

Springer

Collection : Springer Theses

Paru le : 2013-10-07

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 ina...
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Description du livre

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.

À propos

Auteur
Sohail Bahmani
Éditeur
Springer
Collection
Springer Theses
Parution
2013-10-07
Pages
107 pages
EAN papier
9783319018805

Auteur(s) du livre


Defaut-Illustration Sohail Bahmani

Caractéristiques détaillées - droits

EAN EPUB
9783319018812
Prix
147,69 €
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
10
Taille du fichier
2150 Ko
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