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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Paperback: 4 (Fundamentals of Algorithms, Series Number 4) - Tapa blanda
Sinopsis
This application-oriented book describes how modern matrix methods can be used to solve problems in data mining and pattern recognition, gives an introduction to matrix theory and decompositions, and provides students with a set of tools that can be modified for a particular application.
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Acerca del autor
Lars Eldén is professor of numerical analysis at Linköping University in Sweden.
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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms, Series Number 4)
Publicado por
Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007
ISBN 10: 0898716268
ISBN 13: 9780898716269
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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms)
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Society for Industrial and Appli, 2007
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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms, Series Number 4)
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Paperback. Condición: Good. Several very powerful numerical linear algebra techniques are available for solving problems in data mining and pattern recognition. This application-oriented book describes how modern matrix methods can be used to solve these problems, gives an introduction to matrix theory and decompositions, and provides students with a set of tools that can be modified for a particular application. Part I gives a short introduction to a few application areas before presenting linear algebra concepts and matrix decompositions that students can use in problem-solving environments such as MATLAB. In Part I, linear algebra techniques are applied to data mining problems. Part I is a brief introduction to eigenvalue and singular value algorithms. The applications discussed include classification of handwritten digits, text mining, text summarization, pagerank computations related to the Google search engine, and face recognition. Exercises and computer assignments are available on a Web page that supplements the book. Nº de ref. del artículo: CIN0898716268G
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