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Algorithms for Sparsity-Constrained Optimization



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Éditeur :

Springer


Collection :

Springer Theses

Paru le : 2013-10-07



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Description
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.
Pages
107 pages
Collection
Springer Theses
Parution
2013-10-07
Marque
Springer
EAN papier
9783319018805
EAN EPUB
9783319018812
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
10
Taille du fichier
2150 Ko
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Prix
147,69 €

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