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  • [M]高维数据分析中的张量学习理论与算法研究-9787522901077
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 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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    • 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
    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。

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