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Robust Representation for Data Analytics
Sheng Li, Yun Fu (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
29.08.2017
Sprache
Englisch
EAN
9783319601755
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Advanced Information and Knowledge Processing
Sonderedition
Nein
Autor
Sheng Li, Yun Fu
Seitenanzahl
224
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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