Chiudi

Aggiungi l'articolo in

Chiudi
Aggiunto

L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri

Chiudi

Crea nuova lista

Optimization and Learning via Stochastic Gradient Search - Felisa Vázquez-Abad,Bernd Heidergott - cover
Optimization and Learning via Stochastic Gradient Search - Felisa Vázquez-Abad,Bernd Heidergott - cover
Dati e Statistiche
Wishlist Salvato in 0 liste dei desideri
Optimization and Learning via Stochastic Gradient Search
Disponibilità in 5 gg lavorativi
83,12 €
-5% 87,50 €
83,12 € 87,50 € -5%
Disponibilità in 5 gg lavorativi
Chiudi

Altre offerte vendute e spedite dai nostri venditori

Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
ibs
Spedizione Gratis
-5% 87,50 € 83,12 €
Vai alla scheda completa
Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
ibs
Spedizione Gratis
-5% 87,50 € 83,12 €
Vai alla scheda completa
Altri venditori
Prezzo e spese di spedizione
Chiudi
ibs
Chiudi

Tutti i formati ed edizioni

Chiudi
Optimization and Learning via Stochastic Gradient Search - Felisa Vázquez-Abad,Bernd Heidergott - cover
Chiudi

Promo attive (0)

Descrizione


An introduction to gradient-based stochastic optimization that integrates theory and implementation This book explains gradient-based stochastic optimization, exploiting the methodologies of stochastic approximation and gradient estimation. Although the approach is theoretical, the book emphasizes developing algorithms that implement the methods. The underlying philosophy of this book is that when solving real problems, mathematical theory, the art of modeling, and numerical algorithms complement each other, with no one outlook dominating the others. The book first covers the theory of stochastic approximation including advanced models and state-of-the-art analysis methodology, treating applications that do not require the use of gradient estimation. It then presents gradient estimation, developing a modern approach that incorporates cutting-edge numerical algorithms. Finally, the book culminates in a rich set of case studies that integrate the concepts previously discussed into fully worked models. The use of stochastic approximation in statistics and machine learning is discussed, and in-depth theoretical treatments for selected gradient estimation approaches are included. Numerous examples show how the methods are applied concretely, and end-of-chapter exercises enable readers to consolidate their knowledge. Many chapters end with a section on “Practical Considerations” that addresses typical tradeoffs encountered in implementation. The book provides the first unified treatment of the topic, written for a wide audience that includes researchers and graduate students in applied mathematics, engineering, computer science, physics, and economics.
Leggi di più Leggi di meno

Dettagli

Princeton Series in Applied Mathematics
2025
Hardback
432 p.
Testo in English
254 x 178 mm
9780691245867
Chiudi
Aggiunto

L'articolo è stato aggiunto al carrello

Informazioni e Contatti sulla Sicurezza dei Prodotti

Le schede prodotto sono aggiornate in conformità al Regolamento UE 988/2023. Laddove ci fossero taluni dati non disponibili per ragioni indipendenti da IBS, vi informiamo che stiamo compiendo ogni ragionevole sforzo per inserirli. Vi invitiamo a controllare periodicamente il sito www.ibs.it per eventuali novità e aggiornamenti.
Per le vendite di prodotti da terze parti, ciascun venditore si assume la piena e diretta responsabilità per la commercializzazione del prodotto e per la sua conformità al Regolamento UE 988/2023, nonché alle normative nazionali ed europee vigenti.

Per informazioni sulla sicurezza dei prodotti, contattare productsafetyibs@feltrinelli.it

Chiudi

Aggiungi l'articolo in

Chiudi
Aggiunto

L’articolo è stato aggiunto alla lista dei desideri

Chiudi

Crea nuova lista

Chiudi

Chiudi

Siamo spiacenti si è verificato un errore imprevisto, la preghiamo di riprovare.

Chiudi

Verrai avvisato via email sulle novità di Nome Autore