Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing, 2019

3030170756 / 9783030170752

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book studies mathematical theories of machine learning. The first part of the book explores the optimality and adaptivity of choosing step sizes of gradient descent for escaping strict saddle points in non-convex optimization problems. In the second part, the authors propose algorithms to find local minima in nonconvex optimization and to obtain global minima in some degree from the Newton Second Law without friction. In the third part, the authors study the problem of subspace clustering with noisy and missing data, which is a problem well-motivated by practical applications data subject to stochastic Gaussian noise and/or incomplete data with uniformly missing entries. In the last part, the authors introduce an novel VAR model with Elastic-Net regularization and its equivalent Bayesian model allowing for both a stable sparsity and a group selection.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030170752

Titel
Mathematical Theories of Machine Learning - Theory and Applications
Autor
S. S. Iyengar
Verlag
Springer International Publishing
Veröffentlichungsjahr
2019
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030170756
ISBN-13
9783030170752
Artikelgewicht
407 Gramm
Abmessungen
241x160x15 mm

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