机读格式显示(MARC)
- 000 01393nam0 2200289 450
- 010 __ |a 978-7-115-58401-4 |d 149.00
- 100 __ |a 20230210d2022 em y0chiy50 ea
- 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 |b 专著 |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 2022.11
- 215 __ |a 238页 |c 图 |d 24cm
- 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。
- 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 人天书店 |c 20230210
- 856 __ |s 57931.19K |u http://www.cxstar.com/Book/Detail?pinst=1cde023400004d0bce&ruid=2b73c50a0000afXXXX
- 904 __ |a 2b73c50a0000afXXXX |b 检测技术与自动化装置 |c 不可供 |d 成人学术 |e 否
- 905 __ |a YKLG |d TP274/634-1
- 906 __ |a 600003296 |b 00010 |c TP274/634-1 |d 600003296 |g 149