Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization / Nejlevnější knihy
Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization

Kód: 35826629

Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization

Autor Tripathy, B.K. (Vellore Institute of Technology, Vellore, India.), S, Anveshrithaa (Vellore Institute of Technology, India.), Ghela, Shrusti (Vellore Institute of Technology, India.)

Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization describes such algorithms as Locally Linear Embedding (LLE), Laplacian Eigenmaps, Isomap, Semidefinite Embedding, and t-SNE to resolve the proble ... celý popis

5607

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization

Nákupem získáte 561 bodů

Anotace knihy

Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization describes such algorithms as Locally Linear Embedding (LLE), Laplacian Eigenmaps, Isomap, Semidefinite Embedding, and t-SNE to resolve the problem of dimensionality reduction in the case of non-linear relationships within the data. Underlying mathematical concepts, derivations, and proofs with logical explanations for these algorithms are discussed, including strengths and limitations. The book highlights important use cases of these algorithms and provides examples along with visualizations. Comparative study of the algorithms is presented to give a clear idea on selecting the best suitable algorithm for a given dataset for efficient dimensionality reduction and data visualization.

FEATURES

This book is aimed at professionals, graduate students, and researchers in Computer Science and Engineering, Data Science, Machine Learning, Computer Vision, Data Mining, Deep Learning, Sensor Data Filtering, Feature Extraction for Control Systems, and Medical Instruments Input Extraction.

Parametry knihy

5607

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 47484 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: