Open Problems in Spectral Dimensionality Reduction
Sorozatcím: SpringerBriefs in Computer Science;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 53.49
-
22 184 Ft (21 128 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 4 437 Ft off)
- Kedvezményes ár 17 748 Ft (16 902 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
22 184 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 2014
- Kiadó Springer International Publishing
- Megjelenés dátuma 2014. január 21.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783319039428
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem92 oldal
- Méret 235x155 mm
- Súly 1708 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk IX, 92 p. 20 illus., 15 illus. in color. Illustrations, black & white 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
The last few years have seen a great increase in the amount of data available to scientists, yet many of the techniques used to analyse this data cannot cope with such large datasets. Therefore, strategies need to be employed as a pre-processing step to reduce the number of objects or measurements whilst retaining important information. Spectral dimensionality reduction is one such tool for the data processing pipeline. Numerous algorithms and improvements have been proposed for the purpose of performing spectral dimensionality reduction, yet there is still no gold standard technique. This book provides a survey and reference aimed at advanced undergraduate and postgraduate students as well as researchers, scientists, and engineers in a wide range of disciplines. Dimensionality reduction has proven useful in a wide range of problem domains and so this book will be applicable to anyone with a solid grounding in statistics and computer science seeking to apply spectral dimensionality to their work.
TöbbTartalomjegyzék:
Introduction.- Spectral Dimensionality Reduction.- Modelling the Manifold.- Intrinsic Dimensionality.- Incorporating New Points.- Large Scale Data.- Postcript.
Több
