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题名/责任者:

数据分析的结构化表征学习/张正, 徐勇, 卢光明著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-115-58401-4 精装/CNY149.00

载体形态项:

238页:彩图;24cm

并列正题名:

Structural representationlearning for data analysis

丛编项:

电子信息前沿专著系列

个人责任者:

张正 著

个人责任者:

徐勇 著

个人责任者:

卢光明 著

学科主题:

数据处理-研究

中图法分类号:

TP274

一般附注:

国家出版基金项目

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书聚焦前沿数据表征学习方法和大规模数据分析理论, 从多个角度介绍和分析结构化鲁棒数据表征学习的基本概念和模型, 涉及多个鲁棒表征学习的基础理论, 如稀疏表示、低秩表示、图挖掘、回归分析、隐空间学习、子空间学习、字典学习、深度学习以及非对称表征学习理论等 ; 同时, 提供了一系列解决方案来应对真实世界的高效数据分析任务, 如聚类、分类、识别、检索、图像恢复、回归预测等。

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