Robust Representation for Data Analytics: Models and Applications (Advanced Information and Knowledge Processing) - Tapa dura
Libro 54 de 66: Advanced Information and Knowledge Processing
Sinopsis
This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detection, collaborative filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.
Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning. Robust Representations for Data Analytics covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision.
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This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detection, collaborative filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.
Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning. Robust Representations for Data Analytics covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision.
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Robust Representation for Data Analytics: Models and Applications (Advanced Information and Knowledge Processing) [Hardcover] Li, Sheng and Fu, Yun
Publicado por
Springer, 2017
ISBN 10: 331960175X
ISBN 13: 9783319601755
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Robust Representation for Data Analytics
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detection, collaborative filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning.Robust Representations for Data Analyticscovers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision. 236 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319601755
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Enriches understanding of robust feature representationsExplains how to develop robust data mining modelsReinforces robust representation principles with real-world practiceThis book introduces the concepts and models of robust repr. Nº de ref. del artículo: 150706205
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Robust Representation for Data Analytics | Models and Applications
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Robust Representation for Data Analytics
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detection, collaborative filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning. Robust Representations for Data Analytics covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 236 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319601755
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Robust Representation for Data Analytics : Models and Applications
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detection, collaborative filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning.Robust Representations for Data Analyticscovers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision. Nº de ref. del artículo: 9783319601755
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