9783319867960 - robust representation for data analytics: models and applications (advanced information and knowledge processing) de li, sheng (12 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 54 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 54 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Taschenbuch. Condición: Neu. Robust Representation for Data Analytics | Models and Applications | Sheng Li (u. a.) | Taschenbuch | Advanced Information and Knowledge Processing | xi | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319867960 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, jue…rgen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer International Publishing, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detection, collaborative… filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning.Robust Representations for Data Analyticscovers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision.
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Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 54 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer International Publishing Aug 2018, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detectio…n, collaborative filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning.Robust Representations for Data Analyticscovers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision. 236 pp. Englisch.
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Editorial: Springer International Publishing, 2018
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Enriches understanding of robust feature representationsExplains how to develop robust data mining modelsReinforces robust representation principles with real-world practiceThis book introduces the concepts and models… of robust repr.
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Editorial: Springer, 2018
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Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Aug 2018, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set of solutions to deal with real-world data analytics tasks, such as clustering, classification, time series modeling, outlier detection, c…ollaborative filtering, community detection, etc. Three types of robust feature representations are developed, which extend the understanding of graph, subspace, and dictionary.Leveraging the theory of low-rank and sparse modeling, the authors develop robust feature representations under various learning paradigms, including unsupervised learning, supervised learning, semi-supervised learning, multi-view learning, transfer learning, and deep learning. Robust Representations for Data Analytics covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 236 pp. Englisch.
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