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9781493979127 - Generalized Principal Component Analysis: 40 (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40) de Vidal, Rene; Sastry, Shankar; Ma, Yi (18 resultados)
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Generalized Principal Component Analysis | René Vidal (u. a.) | Taschenbuch | Interdisciplinary Applied Mathematics | xxxii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9781493979127 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsIdioma: Inglés
Publicado por Springer New York, Springer US, 2018
ISBN 10: 1493979124 ISBN 13: 9781493979127
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive introduction to the latest advances in the mathematical theory and computational tools for modeling high-dimensional data drawn from one or multiple low-dimensional subspaces (or manifolds) and potentially corrupted by noise, gross errors, or outliers. This challenging task requires the development of new algebraic, geometric, statistical, and computational methods for efficient and robust estimation and segmentation of one or multiple subspaces. The book also presents interesting real-world applications of these new methods in image processing, image and video segmentation, face recognition and clustering, and hybrid system identification etc. This book is intended to serve as a textbook for graduate students and beginning researchers in data science, machine learning, computer vision, image and signal processing, and systems theory. It contains ample illustrations, examples, and exercises and is made largely self-contained with three Appendices which survey basic concepts and principles from statistics, optimization, and algebraic-geometry used in this book.RenéVidalis a Professor of Biomedical Engineering and Director of the Vision Dynamics and Learning Lab at The Johns Hopkins University.Yi Mais Executive Dean and Professor at the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University.S. Shankar Sastryis Dean of the College of Engineering, Professor of Electrical Engineering and Computer Science and Professor of Bioengineering at the University of California, Berkeley.
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Generalized Principal Component Analysis (eng)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsIdioma: Inglés
Publicado por Springer New York Apr 2018, 2018
ISBN 10: 1493979124 ISBN 13: 9781493979127
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a comprehensive introduction to the latest advances in the mathematical theory and computational tools for modeling high-dimensional data drawn from one or multiple low-dimensional subspaces (or manifolds) and potentially corrupted by noise, gross errors, or outliers. This challenging task requires the development of new algebraic, geometric, statistical, and computational methods for efficient and robust estimation and segmentation of one or multiple subspaces. The book also presents interesting real-world applications of these new methods in image processing, image and video segmentation, face recognition and clustering, and hybrid system identification etc. This book is intended to serve as a textbook for graduate students and beginning researchers in data science, machine learning, computer vision, image and signal processing, and systems theory. It contains ample illustrations, examples, and exercises and is made largely self-contained with three Appendices which survey basic concepts and principles from statistics, optimization, and algebraic-geometry used in this book.RenéVidalis a Professor of Biomedical Engineering and Director of the Vision Dynamics and Learning Lab at The Johns Hopkins University.Yi Mais Executive Dean and Professor at the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University.S. Shankar Sastryis Dean of the College of Engineering, Professor of Electrical Engineering and Computer Science and Professor of Bioengineering at the University of California, Berkeley. 600 pp. Englisch.
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces fundamental statistical, geometric and algebraic conceptsEncompasses relevant data clustering and modeling methods in machine learningAddresses a general class of unsupervised learning problemsGeneralizes the theory and me.
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics)
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 de 53: Interdisciplinary Applied MathematicsIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Apr 2018, 2018
ISBN 10: 1493979124 ISBN 13: 9781493979127
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a comprehensive introduction to the latest advances in the mathematical theory and computational tools for modeling high-dimensional data drawn from one or multiple low-dimensional subspaces (or manifolds) and potentially corrupted by noise, gross errors, or outliers. This challenging task requires the development of new algebraic, geometric, statistical, and computational methods for efficient and robust estimation and segmentation of one or multiple subspaces. The book also presents interesting real-world applications of these new methods in image processing, image and video segmentation, face recognition and clustering, and hybrid system identification etc.This book is intended to serve as a textbook for graduate students and beginning researchers in data science, machine learning, computer vision, image and signal processing, and systems theory. It contains ample illustrations, examples, and exercises and is made largely self-contained with three Appendices which survey basic concepts and principles from statistics, optimization, and algebraic-geometry used in this book.René Vidal is a Professor of Biomedical Engineering and Director of the Vision Dynamics and Learning Lab at The Johns Hopkins University. Yi Ma is Executive Dean and Professor at the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University. S. Shankar Sastry is Dean of the College of Engineering, Professor of Electrical Engineering and Computer Science and Professor of Bioengineering at the University of California, Berkeley.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 600 pp. Englisch.
