Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- In januari gratis thuislevering in België
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- In januari gratis thuislevering in België
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Omschrijving
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 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.
Specificaties
Betrokkenen
- Auteur(s):
- Uitgeverij:
Inhoud
- Aantal bladzijden:
- 224
- Taal:
- Engels
- Reeks:
Eigenschappen
- Productcode (EAN):
- 9783319601755
- Verschijningsdatum:
- 29/08/2017
- Uitvoering:
- Hardcover
- Afmetingen:
- 163 mm x 242 mm
- Gewicht:
- 532 g
Alleen bij Standaard Boekhandel
+ 307 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
SOLDEN
Beoordelingen
We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.