9783030407964 - feature learning and understanding: algorithms and applications (information fusion and data science) de zhao, haitao; lai, zhihui; leung, henry; zhang, xianyi (13 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2021
Serie: Information Fusion and Data Science, Libro 7 de 9. Libro 7 de 9 - Information Fusion and Data Science
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Editorial: Springer, 2021
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Editorial: Springer, 2021
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Taschenbuch. Condición: Neu. Feature Learning and Understanding | Algorithms and Applications | Haitao Zhao (u. a.) | Taschenbuch | Information Fusion and Data Science | xiv | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030407964 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot…]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2021
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but features that…determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature, 2021
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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, 2021
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Editorial: Springer International Publishing Apr 2021, 2021
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers bu…t features that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence. 308 pp. Englisch.
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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. Offers advanced feature learning methods, such as sparse learning, and deep-learning-based feature learning Includes also traditional and cutting-edge feature learning methodsContains the detailed theoretical anal…ysis of each featu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but fe…atures that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 308 pp. Englisch.
