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
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 330 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 316 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 329 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 304 Seiten
- Erschienen 2013
- Redline Verlag
- paperback
- 586 Seiten
- Erschienen 2018
- Academic Press
- paperback
- 404 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly UK Ltd.
- paperback
- 278 Seiten
- Erschienen 1997
- American Mathematical Society
- paperback
- 223 Seiten
- Erschienen 2021
- Sergios Karagiannakos
- Gebunden
- 263 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Gebunden
- 215 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- paperback -
- Erschienen 2016
- Risk Books
- Gebunden
- 280 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer




