书籍简介:

《高维数据的特征学习》是根据国家青年基金、重庆市科委、重庆市教委的专项研究结果，系统全面地阐述了最新的高维数据特征学习理论及相应算法。主要通过大间隔理论、迹比(trace-ratio)理论、自动编码、稀疏编码等方法来研究高维数据（如图像，基因等）的特征选择，特征变换，特征提取等内容。本书将理论与应用相结合，通过引入最新的分布式算法和并行算法来解决在大规模高维数据集特征学习算法的有效性、可用性。

书籍规格:

书籍详细信息
书名	高维数据的特征选择站内查询相似图书
	9787030493453 如需购买下载《高维数据的特征选择》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	科学出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	49.0	语种	简体中文
尺寸	24 × 17	装帧	平装
页数	140	印数

全网搜索试读资源

书籍信息归属:

高维数据的特征选择是科学出版社于2016.6出版的中图分类号为 O212.1 的主题关于统计数据－统计分析的书籍。