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Robust Representation for Data Analytics

Models and Applications

Idioma InglésInglés
Libro Tapa blanda
Libro Robust Representation for Data Analytics Sheng Li
Código Libristo: 21375104
Editores Springer International Publishing AG, agosto 2018
This book introduces the concepts and models of robust representation learning, and provides a set o... Descripción completa
? points 331 b
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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.

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Sobre el libro

Nombre y apellidos Robust Representation for Data Analytics
Autor Sheng Li, Yun Fu
Idioma Inglés
Encuadernación Libro - Tapa blanda
Fecha de publicación 2018
Número de páginas 224
EAN 9783319867960
Código Libristo 21375104
Editores Springer International Publishing AG
Peso 496
Dimensiones 155 x 235 x 13

Categorías

Computación e informática > Ciencias de la computación > Inteligencia artificial > Reconocimiento de formas
Computación e informática > Bases de datos > Minería de datos («data mining»)
Computación e informática > Ciencias de la computación > Procesamiento de imágenes
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