Sparse Learning Under Regularization Framework

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2011, 2011

3844330305 / 9783844330304

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Regularization is a dominant theme in machine learning and statistics due to its prominent ability in providing an intuitive and principled tool for learning from high-dimensional data. As large-scale learning applications become popular, developing efficient algorithms and parsimonious models become promising and necessary for these applications. Aiming at solving large-scale learning problems, this book tackles the key research problems ranging from feature selection to learning with mixed unlabeled data and learning data similarity representation. More specifically, we focus on the problems in three areas: online learning, semi-supervised learning, and multiple kernel learning. The proposed models can be applied in various applications, including marketing analysis, bioinformatics, pattern recognition, etc. 152 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783844330304

Titre
Sparse Learning Under Regularization Framework
Auteur
Haiqin Yang
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2011
Année de publication
2011
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3844330305
ISBN à 13 chiffres
9783844330304
Poids de l'article
244 grammes
Dimensions
220x150x10 mm

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