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商品類型

簡體書 (2)
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商品定價

$200~$399 (1)
$400~$599 (1)
出版日期

2022~2023 (1)
2020~2021 (1)
裝訂方式

平裝 (2)
作者

杜世強 (2)
出版社/品牌

中國科學技術出版社 (2)

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基於低秩結構學習的譜聚類理論與方法(簡體書)
作者:杜世強  出版社:中國科學技術出版社  出版日:2021/10/01 裝訂:平裝
近年來,隨著數據獲取能力的不斷提高和計算機的飛速發展,人們獲得的數據信息越來越多,數據維數越來越高,如何尋找這些海量高維數據信息中潛在的規律,更好地為人類服務,是目前人工智能面臨的挑戰之一。 在沒有標簽信息的情況下,對高維數據實施維數約簡的同時進行歸類分析,挖掘數據的內在低秩結構,是當前機器學習的一個難點、也是熱點之一。譜聚類作為聚類分析的一種,不僅對初始值和數據噪聲有更好的魯棒性,而且實施簡單,可以被標準的線性代數方法進行有效求解。因此,基於低秩結構學習的譜聚類理論和方法在機器學習、人工智能、大數據技術方面有著更加廣闊的應用空間。本書主要研究了基於低秩結構學習的譜聚類理論與方法,從矩陣和張量兩方面進行研究。重點關注緊湊低秩表示學習、魯棒的無監督特徵選擇學習、圖正則化低秩因子分解學習、張量低秩稀疏表示學習和增強的張量低秩表示學習等,理論分析了這些基於低秩結構的表示學習方法優化過程、複雜度、收斂性等,實驗結果表明了這些方法在譜聚類方面的優越性。
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機器學習原理與應用(簡體書)
滿額折
作者:杜世強  出版社:中國科學技術出版社  出版日:2023/08/15 裝訂:平裝
機器學習(Machine Learning,ML)是人工智能的一個分支,它是一門多領域交叉學科,專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。機器學習方法可以根據經驗數據自動完成模型參數學習,而不需要人為設定規則,大幅降低了人工分析的工作量和難度,已成為目前解決人工智能相關問題的主要方式。
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