Sparse modeling theory algorithms par rish irina (25 résultats)
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Edité par CRC Press, 2014
Série : Livre 9 sur 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Edité par CRC Press, 2020
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Edité par CRC Press, 2020
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Edité par CRC Press, 2020
Série : Livre 9 sur 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Série : Livre 9 sur 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Edité par CRC Press, 2020
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Langue : anglais
Edité par CRC Press, 2014
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Edité par CRC Press, 2014
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Edité par CRC Press, 2014
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Edité par Taylor & Francis Inc, 2014
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Autres imagesLangue : anglais
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Taschenbuch. Etat : Neu. Sparse Modeling | Theory, Algorithms, and Applications | Irina Rish (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | CRC Press | EAN 9780367658922 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Edité par CRC Pr I Llc, 2010
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paperback. Etat : New. Paperback. Pub Date: 2018-01-01 Pages: 184 Language: Chinese Publisher: electronic industry press Sparse modeling with close links to the modern statistics. signal processing. machine learning. can realize accurate recovery from a relatively small number of observations be estimated signal. are widely used… in image reconstruction. the data of the parameter learning model. fault diagnosis. pattern recognition and thunder.
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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 eff…iciency 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.
