Liao zhenyu (32 resultados)
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Hardback. Condición: New. This book presents a unified theory of random matrices for applications in machine learning, offering a large-dimensional data vision that exploits concentration and universality phenomena. This enables a precise understanding, and possible improvements, of the core mechanisms at play in real-world machine learning algorithms. The book opens with a thorough introduction to the theoretical basics of random matrices, which serves as a support to a wide scope of applications ranging from SVMs, through semi-supervised learning, unsupervised spectral clustering, and graph methods, to neural networks and deep learning. For each application, the authors discuss small- versus large-dimensional intuitions of the problem, followed by a systematic random matrix analysis of the resulting performance and possible improvements. All concepts, applications, and variations are illustrated numerically on synthetic as well as real-world data, with MATLAB and Python code provided on the accompanying website.…
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Hardcover. Condición: Brand New. 450 pages. 9.96x6.97x0.91 inches. In Stock.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Hardback. Condición: New. This book presents a unified theory of random matrices for applications in machine learning, offering a large-dimensional data vision that exploits concentration and universality phenomena. This enables a precise understanding, and possible improvements, of the core mechanisms at play in real-world machine learning algorithms. The book opens with a thorough introduction to the theoretical basics of random matrices, which serves as a support to a wide scope of applications ranging from SVMs, through semi-supervised learning, unsupervised spectral clustering, and graph methods, to neural networks and deep learning. For each application, the authors discuss small- versus large-dimensional intuitions of the problem, followed by a systematic random matrix analysis of the resulting performance and possible improvements. All concepts, applications, and variations are illustrated numerically on synthetic as well as real-world data, with MATLAB and Python code provided on the accompanying website.…
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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Condición: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
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Condición: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Nature New York Inc, 2021
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Hardcover. Condición: Brand New. 197 pages. 9.25x6.10x0.63 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2021
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides a comprehensive reference on the green IoT from theory to implementationIntroduces an in-depth review of state-of-the-art key technologies and the related applications in green IoTCovers practical instructions for future theoret.…
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2022
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