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Beschreibung
This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but features that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
04.04.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030407964
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Information Fusion and Data Science
Sonderedition
Nein
Autor
Haitao Zhao, Zhihui Lai, Henry Leung, Xianyi Zhang
Seitenanzahl
291
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Algorithms and Applications
Schlagwörter
feature learning, machine learning, pattern recognition, data analysis, principal component analysis, linear discriminant analysis, sparse learning, low rank decomposition, tensor-based feature extraction, machine intelligence, semantic feature learning, principal component analysis, feature engineering, data-driven science, modeling and theory building
Thema-Inhalt
GPFC - Kybernetik und Systemtheorie UYQM - Maschinelles Lernen UYQ - Künstliche Intelligenz UYQP - Mustererkennung TJF - Elektronik UYS - Digitale Signalverarbeitung (DSP) UYQV - Maschinelles Sehen, Bildverstehen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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