Robust Representation for Data Analytics

Langue : anglais

Edité par Springer, Palgrave Macmillan Aug 2018, 2018

3319867962 / 9783319867960

Série : Livre 54 sur 66 - Advanced Information and Knowledge Processing

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 236 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783319867960

Titre
Robust Representation for Data Analytics
Auteur
Sheng Li
Éditeur
Springer, Palgrave Macmillan Aug 2018
Année de publication
2018
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3319867962
ISBN à 13 chiffres
9783319867960
Poids de l'article
408 grammes
Dimensions
235x155x13 mm
Série
Livre 54 sur 66: Advanced Information and Knowledge Processing

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Emtmannsberg, BAYE, Allemagne

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