Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications (Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition)

Rish, Irina; Grabarnik, Genady

ISBN 10: 0367658925 ISBN 13: 9780367658922
Edité par CRC Press, 2020
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This book provides an introduction to the growing field of sparse modeling, including application examples, problem formulations that yield sparse solutions, algorithms for finding such solutions, and recent theoretical results on sparse recovery. It describes optimization problems involving commonly used sparsity-enforcing approaches as well as

À propos de l?auteur:

Irina Rish, Genady Grabarnik

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Détails bibliographiques

Titre : Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and ...
Éditeur : CRC Press
Date d'édition : 2020
Reliure : Couverture souple
Etat : New

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Irina Rish (IBM, Yorktown Heights, New York, USA)|Genady Grabarnik (St. John's University, Queens, NY)
Edité par CRC Press, 2020
ISBN 10 : 0367658925 ISBN 13 : 9780367658922
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Irina Rish, Genady GrabarnikSparse models are particularly useful in scientific applications, such as biomarker discovery in genetic or neuroimaging data, where the interpretability of a predictive model is essential. Sparsity can also dra. N° de réf. du vendeur 395500915

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Rish, Irina; Grabarnik, Genady
Edité par CRC Press, 2020
ISBN 10 : 0367658925 ISBN 13 : 9780367658922
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Irina Rish
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Sparse models are particularly useful in scientific applications, such as biomarker discovery in genetic or neuroimaging data, where the interpretability of a predictive model is essential. Sparsity can also dramatically improve the cost efficiency of signal processing.Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications provides an introduction to the growing field of sparse modeling, including application examples, problem formulations that yield sparse solutions, algorithms for finding such solutions, and recent theoretical results on sparse recovery. The book gets you up to speed on the latest sparsity-related developments and will motivate you to continue learning about the field.The authors first present motivating examples and a high-level survey of key recent developments in sparse modeling. The book then describes optimization problems involving commonly used sparsity-enforcing tools, presents essential theoretical results, and discusses several state-of-the-art algorithms for finding sparse solutions. The authors go on to address a variety of sparse recovery problems that extend the basic formulation to more sophisticated forms of structured sparsity and to different loss functions. They also examine a particular class of sparse graphical models and cover dictionary learning and sparse matrix factorizations. 256 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780367658922

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Rish, Irina; Grabarnik, Genady
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Irina Rish
Edité par Taylor & Francis Ltd, 2020
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Edité par CRC Press, 2020
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Sparse models are particularly useful in scientific applications, such as biomarker discovery in genetic or neuroimaging data, where the interpretability of a predictive model is essential. Sparsity can also dramatically improve the cost efficiency of signal processing.Sparse Modeling: Theory, Algorithms, and Applications provides an introduction to the growing field of sparse modeling, including application examples, problem formulations that yield sparse solutions, algorithms for finding such solutions, and recent theoretical results on sparse recovery. The book gets you up to speed on the latest sparsity-related developments and will motivate you to continue learning about the field.The authors first present motivating examples and a high-level survey of key recent developments in sparse modeling. The book then describes optimization problems involving commonly used sparsity-enforcing tools, presents essential theoretical results, and discusses several state-of-the-art algorithms for finding sparse solutions. The authors go on to address a variety of sparse recovery problems that extend the basic formulation to more sophisticated forms of structured sparsity and to different loss functions. They also examine a particular class of sparse graphical models and cover dictionary learning and sparse matrix factorizations. N° de réf. du vendeur 9780367658922

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Etat : New. pp. 254 1st edition NO-PA16APR2015-KAP. N° de réf. du vendeur 26379913775

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