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An Introduction to Optimization with Applications in Machine Learning and Data Analytics

Aus der Reihe Textbooks in Mathematics

152,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

07.12.2023

Abbildungen

94 SW-Abb., 94 SW-Fotos, 33 Tabellen

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

476

Maße (L/B/H)

24/16,1/3 cm

Gewicht

875 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-42550-0

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Gebundene Ausgabe

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07.12.2023

Abbildungen

94 SW-Abb., 94 SW-Fotos, 33 Tabellen

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Taylor & Francis

Seitenzahl

476

Maße (L/B/H)

24/16,1/3 cm

Gewicht

875 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-42550-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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    1. 1. 1. Preamble. 2. The Language of Optimization. 3. Computational Complexity. 4. Algebra Review. 5. Matrix Factorization. 6. Linear Programming. 7. Sensitivity Analysis. 8. Integer Linear Programing. 9. Calculus Review. 10. A Calculus Approach to Nonlinear Programming. 11. Constrained Nonlinear Programming: Lagrange Multipliers and the KKT Conditions. 12. Optimization involving Quadratic Forms. 13. Iterative Methods. 14. Derivative-Free Methods. 15. Search Algorithms. 16. Important Sets for Optimization. 17. The Fundamental Theorem of Linear Programming. 18. Convex Functions. 19. Convex Optimization. 20. An Introduction to Combinatorics. 21. An Introduction to Graph Theory. 22. Network Flows. 23. Minimum-Weight Spanning Trees and Shortest Paths. 24. Network Modeling and the Transshipment Problem. 25. The Traveling Salesperson Problem. Probability. 27. Regression Analysis via Least Squares. 28. Forecasting. 29. Introduction to Machine Learning.