Big Data Optimization: Recent Developments and Challenges
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Beschreibung
The main objective of this book is to provide the necessary background to work with big data by introducing some novel optimization algorithms and codes capable of working in the big data setting as well as introducing some applications in big data optimization for both academics and practitioners interested, and to benefit society, industry, academia, and government. Presenting applications in a variety of industries, this book will be useful for the researchers aiming to analyses large scale data. Several optimization algorithms for big data including convergent parallel algorithms, limited memory bundle algorithm, diagonal bundle method, convergent parallel algorithms, network analytics, and many more have been explored in this book. von Emrouznejad, Ali
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Über den Autor
- Gebunden
- 330 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 316 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 304 Seiten
- Erschienen 2013
- Redline Verlag
- paperback
- 586 Seiten
- Erschienen 2018
- Academic Press
- Gebunden
- 263 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- hardcover -
- Erschienen 1991
- North River Pr
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- paperback -
- Erschienen 2016
- Risk Books
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2018
- Elsevier
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- paperback
- 234 Seiten
- Erschienen 2009
- W3l
- Kartoniert
- 605 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 393 Seiten
- Erschienen 2022
- Wichmann Verlag
- Kartoniert
- 460 Seiten
- Erschienen 2018
- Herbert von Halem Verlag
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer




