Representation in Machine Learning

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Jan 2023, 2023

9811979073 / 9789811979071

Serie: Libro 24 de 103 - SpringerBriefs in Computer Science

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a concise but comprehensive guide to representation, which forms the core of Machine Learning (ML). State-of-the-art practical applications involve a number of challenges for the analysis of high-dimensional data. Unfortunately, many popular ML algorithms fail to perform, in both theory and practice, when they are confronted with the huge size of the underlying data. Solutions to this problem are aptly covered in the book.In addition, the book covers a wide range of representation techniques that are important for academics and ML practitioners alike, such as Locality Sensitive Hashing (LSH), Distance Metrics and Fractional Norms, Principal Components (PCs), Random Projections and Autoencoders. Several experimental results are provided in the book to demonstrate the discussed techniques' effectiveness. 104 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9789811979071

Título
Representation in Machine Learning
Autor
M. N. Murty
Editorial
Springer, Springer Jan 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811979073
ISBN 13
9789811979071
Peso del artículo
172 gramos
Dimensiones
235x155x7 mm
Serie
Libro 24 de 103: SpringerBriefs in Computer Science

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