Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition) - Tapa dura
Libro 4 de 15: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
Sinopsis
Emphasizing essential concepts and system-level perspectives, this book provides a foundation for solving many of today’s most interesting and challenging problems in big multidimensional data processing. It gives a comprehensive introduction to both theoretical and practical aspects of MSL for the dimensionality reduction of multidimensional data based on tensors. The book follows a unifying MSL framework formulation to systematically derive representative MSL algorithms. It describes various applications of the algorithms, along with their pseudocode. Supporting materials are available online.
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Acerca del autor
Haiping Lu, Konstantinos N. Plataniotis, Anastasios Venetsanopoulos
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Multilinear Subspace Learning : Dimensionality Reduction of Multidimensional Data
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Chapman and Hall/CRC, 2013
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Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
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Chapman and Hall/CRC 2013-12-11, 2013
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Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)
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Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data
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Lu, H: Multilinear Subspace Learning
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Haiping Lu, Konstantinos N. Plataniotis, Anastasios VenetsanopoulosDue to advances in sensor, storage, and networking technologies, data is being generated on a daily basis at an ever-increasing pace in a wide range of applications, including clo. Nº de ref. del artículo: 595835333
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