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Medientyp: Dissertation; E-Book; Elektronische Hochschulschrift Titel: Sparse Convex Optimization Methods for Machine Learning Beteiligte: Jaggi, Martin [VerfasserIn] Erschienen: ETH, 2011 Sprache: Englisch DOI: https://doi.org/20.500.11850/72811; https://doi.org/10.3929/ethz-a-007050453 Schlagwörter: CONVEX PROGRAMMING (OPERATIONS RESEARCH) ; GRAPH ALGORITHMS + GEOMETRIC ALGORITHMS (GRAPH THEORY) ; computer science ; Data processing ; GRAPHENALGORITHMEN + GEOMETRISCHE ALGORITHMEN (GRAPHENTHEORIE) ; MASCHINELLES LERNEN (KÜNSTLICHE INTELLIGENZ) ; MACHINE LEARNING (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) ; KONVEXE OPTIMIERUNG (OPERATIONS RESEARCH) Entstehung: Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen. Zugangsstatus: Freier Zugang Rechte-/Nutzungshinweise: Urheberrechtsschutz - Nicht kommerzielle Nutzung gestattet