MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:2
- 题名/责任者:
- 数据分析的结构化表征学习/张正,徐勇,卢光明著
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2022.11
- ISBN及定价:
- 978-7-115-58401-4 精装/CNY149.00
- 载体形态项:
- 238页:图;24cm
- 丛编项:
- 电子信息前沿专著系列
- 个人责任者:
- 张正 著
- 个人责任者:
- 徐勇 著
- 个人责任者:
- 卢光明 著
- 学科主题:
- 数据处理-研究
- 中图法分类号:
- TP274
- 一般附注:
- 国家出版基金项目
- 提要文摘附注:
- 本书聚焦前沿数据表征学习方法和大规模数据分析理论,从多个角度介绍和分析结构化鲁棒数据表征学习的基本概念和模型,涉及多个鲁棒表征学习的基础理论,如稀疏表示、低秩表示、图挖掘、回归分析、隐空间学习、子空间学习、字典学习、深度学习以及非对称表征学习理论等;同时,提供了一系列解决方案来应对真实世界的高效数据分析任务,如聚类、分类、识别、检索、图像恢复、回归预测等。
- 使用对象附注:
- 数据处理研究人员
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