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  • 高维数据分析中的张量学习理论与算法研究 邓小武 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 邓小武著
    • 出版社: 其他
    • 出版时间:2022-12-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 邓小武著
    • 出版社:其他
    • 出版时间:2022-12-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-12-01
    • 字数:165000
    • 页数:208
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787522901077
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:其他

    高维数据分析中的张量学习理论与算法研究

    作  者:邓小武 著
    定  价:99.9
    出 版 社:中国纺织出版社有限公司
    出版日期:2022年12月01日
    页  数:208
    装  帧:平装
    ISBN:9787522901077
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    内容简介

    现实世界中许多数据以复杂高维形式呈现,数据包含非常多的属性或特征,对传统的机器学习是巨大的挑战。为此,本书展开了张量理论、算法及其应用研究。本书首先系统地介绍了张量理论的一些基本概念、基本操作、经典张量分解以及经典张量算法,其次讨论了支持张量数据描述和核支持张量数据描述、OCSTuM和GA-OCSTuM方法、极限张量学习算法、核支持张量环机,最后对该领域未来的发展应用前景做了总结与展望。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章绪论
    1.1研究背景及意义
    1.2张量学习算法研究进展
    1.3张量应用研究
    1.4本书主要研究内容
    第2章张量代数基础理论
    2.1张量分解理论
    2.2t-product张量框架
    2.3张量学习算法
    2.4本章小结
    第3章基于支持张量描述算法的感知数据异常检测
    3.1引言
    3.2支持张量数据描述
    3.3核支持张量数据描述
    3.4实验及分析
    3.5本章小结
    ……

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