Sparse Modeling : Theory, Algorithms, and Applications
Irina Rish
Vendu par AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Ajouter au paniernach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Sparse modeling is an important issue in many applications of machine learning and statistics where the main objective is discovering predictive patterns in data to enhance understanding of underlying physical, biological, and other natural processes. This book surveys recent advances in statistics, machine learning, and signal processing related to sparse modeling. It provides a comprehensive introduction to recent developments in sparse modeling research, including the theoretical basis for sparse modeling, algorithmic approaches, and applications to computational biology, medicine, neuroscience, graphical model selection, and compressed sensing.
N° de réf. du vendeur 9781439828694
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 sparse recovery problems that extend the basic formulation to more sophisticated forms of structured sparsity and to different loss functions. The book also covers sparse graphical models, dictionary learning, and sparse matrix factorizations.
Irina Rish, Genady Grabarnik
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