Continuous Optimization for Data Science
Continuous Optimization for Data Science
$166.400 CLP
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🍃 Impresión OnDemand
La impresión bajo demanda es un modelo de producción en el que los libros se imprimen uno a uno, según se soliciten, evitando el exceso de stock y reduciendo el desperdicio de papel. Esta modalidad no solo cuida el medioambiente, sino que también permite ofrecer una mayor variedad de títulos sin la necesidad de grandes tiradas.
Entre sus principales beneficios se encuentran:
✔ Sostenibilidad: Se imprime solo lo necesario, reduciendo el impacto ambiental.
✔ Disponibilidad de títulos: Permite acceder a libros que de otro modo no estarían en stock.
Debido a este proceso, los libros impresos bajo demanda pueden tener tiempos de entrega mayores en comparación con aquellos que ya cuentan con stock disponible.
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Continuous Optimization for Data Science
The text is divided into three main parts: unconstrained optimization, constrained optimization, and linear programming. The first part addresses unconstrained optimization in single-variable and multivariable functions, introducing key algorithms such as steepest descent, Newton, and quasi-Newton methods.The second part focuses on constrained optimization, starting with linear equality constraints and extending to more general cases, including inequality constraints. It details optimality conditions, sensitivity analysis, and relevant algorithms for solving these problems.The third part covers linear programming, presenting the formulation of LP problems, the simplex algorithm, and sensitivity analysis. Throughout, the text provides numerous applications to data science, such as linear regression, maximum likelihood estimation, expectation-maximization algorithms, support vector machines, and linear neural networks.
Autor:
Moshe Haviv)
Características técnicas:
- Tamaño cerrado 152 x 229 mm
- 320 páginas interiores
- Tapa rústica
- Encuadernación lomo cuadrado
En Webook cuidamos el medio ambiente, imprimimos lo justo y este libro lo haremos especialmente para ti
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