Wil je Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms kopen? · Meer dan 1 beschikbaar
€68.99 Laagst beschikbare prijs
Het sentiment: Onbekend · Zelf beoordelen
Helaas, het is nog niet bekend wat gebruikers voelen. Het is ook nog onbekend wat de ervaringen zijn op online media. Daarom is het hier nog onbekend hoe Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms ervaren wordt.
Wat zegt dit?Op shoptiment gebruiken we het woord sentiment. Dit is wat online media en onze bezoekers van een product vinden. Het wordt automatisch berekend aan de hand van de recencies van bezoekers en het sentiment gevonden in online bronnen. Verder op de bladzijde kan je meer details vinden!
Meestal vind je dit product het onder Boek in Boeken.
Geen alternatieven of assecoires gevonden voor dit product.
Uitgebreide Review Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms
Het sentiment: Onbekend
In dit gedeelte kan je zien hoe het product ervaren wordt. Dit komt tot stand door de reacties van gebruikers te combineren met de ervaringen en recencies gevonden op online media zoals Youtube.
Gebruikers: Onbekend
Online: Onbekend
Het online sentiment zoals gevonden door ons platform voor Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms is Onbekend.
Google zoekresultaten lijken in het algemeen Onbekend voor Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms. Zoeken naar beoordelingen op Google ›
In het algemeen zijn tweets Onbekend voor Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms. Zoeken naar beoordelingen op Twitter ›
Youtube
Youtube beschrijvingen zijn in het algemeen Onbekend voor Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms. Zoeken naar beoordelingen op Youtube ›
De teksten, ervaringen en beschrijvingen gevonden in de bovenstaande online media worden bekeken door kunstmatige intelligentie. Door deze uitslag te combineren ontstaat het online sentiment.
Het Sentiment: Onbekend
Nog niemand heeft zijn gevoelens achtergelaten. Het is dus nog onbekend wat gebruikers ervaren. We kunnen weinig online vinden voor dit product! Het is dus helaas onbekend wat het online sentiment is. Er is dus nog weinig bekend over dit product op dit platform, zowel in gebruikerservaringen als in online recensies gevonden door dit platform. Daarom is het sentiment voor dit product neutraal. Heb je ervaring met dit product? Laat dan je gevoelens achter.
De ervaringen van gebruikers samen met het sentiment gevonden online vormt het uiteindelijke sentiment!
Gerelateerde Videos
De onderstaande videos zijn in veel gevallen gerelateerd aan het product. In sommige gevallen, en bij onbekende producten, kunnen mogelijk afwijkende videos worden getoond.
Geen video beoordelingen gevonden.
Eigenschappen Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms
Producteigenschappen
Inhoud | |
---|---|
Aantal pagina's | 704 |
Bindwijze | Hardcover |
Illustraties | Nee |
Oorspronkelijke releasedatum | 14 januari 2021 |
Taal | en |
Betrokkenen | |
Hoofdredacteur | Tim Roughgarden |
Hoofduitgeverij | Cambridge University Press |
Overige kenmerken | |
Product breedte | 188 mm |
Product hoogte | 40 mm |
Product lengte | 260 mm |
Studieboek | Nee |
Verpakking breedte | 179 mm |
Verpakking hoogte | 47 mm |
Verpakking lengte | 268 mm |
Verpakkingsgewicht | 1877 g |
EAN | |
EAN | 9781108494311 |
Productbeschrijving
There are no silver bullets in algorithm design, and no single algorithmic idea is powerful and flexible enough to solve every computational problem. Nor are there silver bullets in algorithm analysis, as the most enlightening method for analyzing an algorithm often depends on the problem and the application. However, typical algorithms courses rely almost entirely on a single analysis framework, that of worst-case analysis, wherein an algorithm is assessed by its worst performance on any input of a given size. The purpose of this book is to popularize several alternatives to worst-case analysis and their most notable algorithmic applications, from clustering to linear programming to neural network training. Forty leading researchers have contributed introductions to different facets of this field, emphasizing the most important models and results, many of which can be taught in lectures to beginning graduate students in theoretical computer science and machine learning.