书目信息 |
| 题名： |
子空间降维算法研究与应用
|
|
| 作者： | 姜伟 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2015.03 |
|
| 页数： | 124页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | O186.14 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 子空间--zi kong jian--算法--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-03-043657-3 | |
| 000 | 01288nam0 2200277 450 | |
| 001 | CAL 012015041474 | |
| 005 | 20150803145520.15 | |
| 010 | @a978-7-03-043657-3@dCNY45.00 | |
| 100 | @a20150414d2015 ekmy0chiy50 ea | |
| 101 | 0 | @achi |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aa a 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a子空间降维算法研究与应用@Azi kong jian jiang wei suan fa yan jiu yu ying yong@f姜伟著 |
| 210 | @a北京@c科学出版社@d2015.03 | |
| 215 | @a124页@c图@d24cm | |
| 300 | @a本书由大连市学术著作出版基金资助出版 | |
| 320 | @a有书目 (第114-124页) | |
| 330 | @a本书提出了一种称为多核二维判别分析新方法, 该方法将多核学习引入到二维线性判别分析中, 通过优化单一的目标函数同时解决核的选择和二维判别分析问题。同时提出一个新的称为自适应半监督边界费舍尔分析方法, 近邻图权矩阵是在低维子空间中根据近邻点之间的关系和带类标签数据建立。最后提出了一个半监督凸非负矩阵分解降维算法, 通过寻找一个嵌入映射, 不但考虑矩阵分解的非负性而且考虑由带标签数据与不带标签数据所推出数据的内在几何结构。 | |
| 333 | @a本书可供大数据、信号处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数据挖掘等领域的科研人员参考。 | |
| 586 | @a | |
| 606 | 0 | @a子空间@Azi kong jian@x算法@x研究 |
| 690 | @aO186.14@v5 | |
| 701 | 0 | @a姜伟@Ajiang wei@4著 |
| 801 | 0 | @aCN@c20150820 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dO186.14@eJ523@f3 | |
| 子空间降维算法研究与应用/姜伟著.-北京：科学出版社，2015.03 |
| 124页：图；24cm |
| 本书由大连市学术著作出版基金资助出版.-使用对象：本书可供大数据、信号处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数据挖掘等领域的科研人员参考。 |
| ISBN 978-7-03-043657-3：CNY45.00 |
| 本书提出了一种称为多核二维判别分析新方法, 该方法将多核学习引入到二维线性判别分析中, 通过优化单一的目标函数同时解决核的选择和二维判别分析问题。同时提出一个新的称为自适应半监督边界费舍尔分析方法, 近邻图权矩阵是在低维子空间中根据近邻点之间的关系和带类标签数据建立。最后提出了一个半监督凸非负矩阵分解降维算法, 通过寻找一个嵌入映射, 不但考虑矩阵分解的非负性而且考虑由带标签数据与不带标签数据所推出数据的内在几何结构。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：子空间降维算法研究与应用
索取号：O186.14/J523
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1161463 | 211614635 | 自科库401/401自科库 76排2列1层/ [索取号:O186.14/J523] | 在馆 | |
| 2 | 1161464 | 211614644 | 自科库401/401自科库 76排2列1层/ [索取号:O186.14/J523] | 在馆 | |
| 3 | 1161465 | 211614653 | 自科库401/401自科库 76排2列1层/ [索取号:O186.14/J523] | 在馆 |