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• 010 __ |a 978-7-115-58401-4 |b 精装 |d CNY149.00

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• 200 1_ |a 数据分析的结构化表征学习 |A shu ju fen xi de jie gou hua biao zheng xue xi |d = Structural representationlearning for data analysis |f 张正, 徐勇, 卢光明著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2022

• 215 __ |a 238页 |c 彩图 |d 24cm

• 225 2_ |a 电子信息前沿专著系列 |A dian zi xin xi qian yan zhuan zhu xi lie

• 300 __ |a 国家出版基金项目

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 电子信息前沿专著系列

• 510 1_ |a Structural representationlearning for data analysis |z eng

• 606 0_ |a 数据处理 |A shu ju chu li |x 研究

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 张正 |A zhang zheng |4 著

• 701 _0 |a 徐勇 |A xu yong |4 著

• 701 _0 |a 卢光明 |A lu guang ming |4 著

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20230404

• 905 __ |a HDUL |d TP274/11011

• 920 __ |a 233030 |z 1