Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Explorations in the Mathematics of Data Science: The Inaugural Volume of the Center for Approximation and Mathematical Data Analytics

Edited by , Edited by
Kitos knygos pagal šią temą:
Explorations in the Mathematics of Data Science: The Inaugural Volume of the Center for Approximation and Mathematical Data AnalyticsDidesnis paveikslėlis
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „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.
Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97830316649776e.html