Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Explorations in the Mathematics of Data Science: The Inaugural Volume of the Center for Approximation and Mathematical Data Analytics

Edited by , Edited by
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 130,85 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Explorations in the Mathematics of Data Science: The Inaugural Volume of the Center for Approximation and Mathematical Data AnalyticsPalielināt
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This edited volume reports on the recent activities of the new Center for Approximation and Mathematical Data Analytics (CAMDA) at Texas A&M University. Chapters are based on talks from CAMDA’s inaugural conference – held in May 2023 – and its seminar series, as well as work performed by members of the Center. They showcase the interdisciplinary nature of data science, emphasizing its mathematical and theoretical foundations, especially those rooted in approximation theory.

Preface.- S-Procedure Relaxation: a Case of Exactness Involving
Chebyshev Centers.- Neural networks: deep, shallow, or in between?.-
Qualitative neural network approximation over R and C.- Linearly Embedding
Sparse Vectors from l2 to l1 via Deterministic Dimension-Reducing Maps.-
Ridge Function Machines.- Learning Collective Behaviors from Observation.-
Provably Accelerating Ill-Conditioned Low-Rank Estimation via Scaled Gradient
Descent, Even with Overparameterization.- CLAIRE: Scalable GPU-Accelerated
Algorithms for Diffeomorphic Image Registration in 3D.- A genomic tree based
sparse solver.- A qualitative difference between gradient flows of convex
functions in finite- and infinite-dimensional Hilbert spaces.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97830316649776e.html