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  Quasi-Newton Methods: A New Direction

Hennig, P. (2012). Quasi-Newton Methods: A New Direction. In J. Langford, & J. Pineau (Eds.), Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML-12) (pp. 25-32). Omnipress.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000E-E907-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0028-5EBB-A
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
Link (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Hennig, P.1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2012-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: optimization
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)
Veranstaltungsort: Edinbrugh, Scotland
Start-/Enddatum: 2012-06-27 - 2012-07-03

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML-12)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Langford, J., Herausgeber
Pineau, J., Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Omnipress
Seiten: 8 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 25 - 32 Identifikator: -