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Unsupervised Feature Extraction Applied to Bioinformatics
Y-h. Taguchi (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Sehr guter Zustand: leichte Gebrauchsspuren vorhanden z.B. mit vereinzelten Knicken, Markierungen oder mit Gebrauchsspuren am Cover Gut als Geschenk geeignet
Beschreibung
This book proposes applications of tensor decomposition to unsupervised feature extraction and feature selection. The author posits that although supervised methods including deep learning have become popular, unsupervised methods have their own advantages. He argues that this is the case because unsupervised methods are easy to learn since tensor decomposition is a conventional linear… methodology. This book starts from very basic linear algebra and reaches the cutting edge methodologies applied to difficult situations when there are many features (variables) while only small number of samples are available. The author includes advanced descriptions about tensor decomposition including Tucker decomposition using high order singular value decomposition as well as higher order orthogonal iteration, and train tenor decomposition. The author concludes by showing unsupervised methods and their application to a wide range of topics.
Allows readers to analyze data sets with small samples and many features;
Provides a fast algorithm, based upon linear algebra, to analyze big data;
Includes several applications to multi-view data analyses, with a focus on bioinformatics. 6,99 €
Gebundene Ausgabe | Sehr gut
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
05.09.2019
Sprache
Englisch
EAN
9783030224554
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Unsupervised and Semi-Supervised Learning
Sonderedition
Nein
Autor
Y-h. Taguchi
Seitenanzahl
321
Auflage
1st edition 2020
Einbandart
Gebundene Ausgabe
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