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Partitional Clustering via Nonsmooth Optimization

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Éditeur :

Springer


Collection :

Unsupervised and Semi-Supervised Learning

Paru le : 2020-02-24

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Description

Ce livre décrit les modèles d'optimisation des problèmes de regroupement et les algorithmes de regroupement basés sur les techniques d'optimisation, y compris leur mise en œuvre, leur évaluation et leurs applications. Le livre donne une description complète et détaillée des approches d'optimisation pour résoudre les problèmes de regroupement ; l'accent mis par les auteurs sur les algorithmes de regroupement est basé sur des méthodes déterministes d'optimisation. Le livre comprend également des résultats sur les algorithmes de regroupement en temps réel basés sur des techniques d'optimisation, aborde les problèmes d'implémentation de ces algorithmes de regroupement et discute des nouveaux défis posés par les grandes données. Ce livre est idéal pour quiconque enseigne ou apprend les algorithmes de mise en grappe. Il constitue une introduction accessible aux anciens et convient parfaitement aux praticiens déjà familiarisés avec les bases de l'optimisation.
Pages
336 pages
Collection
Unsupervised and Semi-Supervised Learning
Parution
2020-02-24
Marque
Springer
EAN papier
9783030378257
EAN PDF
9783030378264
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
33
Taille du fichier
9114 Ko
Prix
94,94 €
EAN EPUB
9783030378264
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
33
Taille du fichier
42199 Ko
Prix
94,94 €

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