9783031423154 - dynamic graph learning for dimension reduction and data clustering (synthesis lectures on computer science) de zhu, lei; li, jingjing; zhang, zheng (10 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
Serie: Synthesis Lectures on Computer Science, Libro 7 de 13. Libro 7 de 13 - Synthesis Lectures on Computer Science
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer Nature Switzerland, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book illustrates how to achieve effective dimension reduction and data clustering. The authors explain how to accomplish this by utilizing the advanced dynamic graph learning technique in the era of big data. The book begins by providing backg…round on dynamic graph learning. The authors discuss why it has attracted considerable research attention in recent years and has become well recognized as an advanced technique. After covering the key topics related to dynamic graph learning, the book discusses the recent advancements in the area. The authors then explain how these techniques can be practically applied for several purposes, including feature selection, feature projection, and data clustering.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. Dynamic Graph Learning for Dimension Reduction and Data Clustering | Lei Zhu (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Computer Science | xxi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031423154 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[do…t]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer, 2024
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book illustrates how to achieve effective dimension reduction and data clustering. The authors explain how to accomplish this by utilizing the advanced dynamic graph learning technique in the era of big data. The book begins by providi…ng background on dynamic graph learning. The authors discuss why it has attracted considerable research attention in recent years and has become well recognized as an advanced technique. After covering the key topics related to dynamic graph learning, the book discusses the recent advancements in the area. The authors then explain how these techniques can be practically applied for several purposes, including feature selection, feature projection, and data clustering.
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Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book illustrates how to achieve effective dimension reduction and data clustering. The authors explain how to accomplish this by utilizing the advanced dynamic graph learning technique in the era of big data. The book begins by… providing background on dynamic graph learning. The authors discuss why it has attracted considerable research attention in recent years and has become well recognized as an advanced technique. After covering the key topics related to dynamic graph learning, the book discusses the recent advancements in the area. The authors then explain how these techniques can be practically applied for several purposes, including feature selection, feature projection, and data clustering. 143 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2024
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Editorial: Springer, Springer International Publishing Sep 2024, 2024
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book illustrates how to achieve effective dimension reduction and data clustering. The authors explain how to accomplish this by utilizing the advanced dynamic graph learning technique in the era of big data. The book begins by pro…viding background on dynamic graph learning. The authors discuss why it has attracted considerable research attention in recent years and has become well recognized as an advanced technique. After covering the key topics related to dynamic graph learning, the book discusses the recent advancements in the area. The authors then explain how these techniques can be practically applied for several purposes, including feature selection, feature projection, and data clustering.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 168 pp. Englisch.
