	登入帳戶　 \|　訂單查詢　 \|　購物車/收銀台(0)　\|　在線留言板　 \|　付款方式　 \|　運費計算　 \|　聯絡我們　 \|　幫助中心　\|　加入書簽
		會員登入新用戶登記

HOME

新書上架

暢銷書架

好書推介

2025年度TOP

臺灣用戶

品種：超過100萬種各類書籍/音像和精品，正品正價，放心網購，悭钱省心

服務：香港／台灣／澳門／海外

送貨：速遞／郵局／服務站

新書上架：簡體書繁體書
暢銷書架：簡體書繁體書
好書推介：簡體書繁體書

一月出版：大陸書台灣書
12月出版：大陸書台灣書
11月出版：大陸書台灣書
十月出版：大陸書台灣書
九月出版：大陸書台灣書
八月出版：大陸書台灣書
七月出版：大陸書台灣書
六月出版：大陸書台灣書
五月出版：大陸書台灣書
四月出版：大陸書台灣書
三月出版：大陸書台灣書
二月出版：大陸書台灣書
一月出版：大陸書台灣書
12月出版：大陸書台灣書

『簡體書』基于低秩结构学习的谱聚类理论与方法

書城自編碼： 3733421
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→數據庫
作者：杜世强
國際書號(ISBN)： 9787504692139
出版社：中国科学技术出版社
出版日期： 2021-10-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 55.2

我要買件

** 我創建的書架 **
未登入.

新書推薦：

《多头政体——参与和反对（汉译名著18）》
售價：HK$ 61.6

《政治经济学（汉译名著18）》
售價：HK$ 127.6

《国内外高句丽渤海墓葬研究文献目录》
售價：HK$ 198.0

《中国书法分体史（函套版）》
售價：HK$ 690.8

《唐代官制：官吏体系与机构运行》
售價：HK$ 118.8

《超简单的量子力学波粒二象性量子隧穿效应不确定性原理量子纠缠一小时掌握描述微观世界本质规律的》
售價：HK$ 39.6

《隋唐五代史（图文导读版）吕思勉历史著作集精装全2册》
售價：HK$ 250.8

《彩虹：从神话到数学（启蒙文化数学译丛）》
售價：HK$ 118.8

內容簡介：

近年来，随着数据获取能力的不断提高和计算机的飞速发展，人们获得的数据信息越来越多，数据维数越来越高，如何寻找这些海量高维数据信息中潜在的规律，更好地为人类服务，是目前人工智能面临的挑战之一。在没有标签信息的情况下，对高维数据实施维数约简的同时进行归类分析，挖掘数据的内在低秩结构，是当前机器学习的一个难点、也是热点之一。谱聚类作为聚类分析的一种，不仅对初始值和数据噪声有更好的鲁棒性，而且实施简单，可以被标准的线性代数方法进行有效求解。因此，基于低秩结构学习的谱聚类理论和方法在机器学习、人工智能、大数据技术方面有着更加广阔的应用空间。本书主要研究了基于低秩结构学习的谱聚类理论与方法，从矩阵和张量两方面进行研究。重点关注紧凑低秩表示学习、鲁棒的无监督特征选择学习、图正则化低秩因子分解学习、张量低秩稀疏表示学习和增强的张量低秩表示学习等，理论分析了这些基于低秩结构的表示学习方法优化过程、复杂度、收敛性等，实验结果表明了这些方法在谱聚类方面的优越性。

關於作者：

杜世强，理学博士，西北民族大学副教授，硕士研究生导师，国家自然基金面上项目函评专家，IEEE会员、中国计算机学会会员。曾于美国犹他州立大学和意大利摩德纳雷焦艾米利亚大学访学，研究方向为机器学习、图像处理与神经网络。在《基于知识系统》（Knowledge-Based Systems）、《吉林大学学报》等国内外学术期刊发表论文40余篇。主持国家自然科学基金项目、甘肃省自然科学基金项目、甘肃省高等学校科研项目等项目7项。

第1章谱聚类
1.1 谱聚类研究背景及意义
1.2 聚类研究现状
1.3 维数约简研究现状
1.4 张量相关预备知识
1.5 相关问题
第2章图正则化紧凑低秩表示学习
2.1 引言
2.2 低秩表示
2.3 图正则化紧凑低秩表示学习
2.4 模型分析
2.5 实验结果与分析
2.6 本章小结
第3章鲁棒的无监督特征选择学习
3.1 鲁棒的无监督特征选择学习
3.2 算法分析
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第4章图正则化低秩因子分解学习
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 图正则化低秩因子分解学习
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章张量低秩稀疏表示学习
5.1 引言
5.2 相关工作
5.3 张量低秩稀疏学习
5.4 实验和分析结果
5.5 本章小结
第6章增强的张量低秩表示学习
6.1 引言
6.2 相关工作
6.3 增强张量低秩表示
6.4 实验与结果分析
6.5本章小结
参考文献

內容試閱：

本书致力于介绍基于低秩结构学习的谱聚类基础知识和研究进展。由于谱聚类的研究具有很强的跨学科特色，并且新的问题和研究成果不断涌现，本书重点着眼于基于低秩结构学习的谱聚类研究中已取得的主要研究进展，包括面向矩阵和三阶张量两方面。本书重点关注紧凑低秩表示学习、鲁棒的无监督特征选择学习、图正则化低秩因子分解学习、张量低秩稀疏表示学习和增强的张量低秩表示学习等，理论分析了这些基于低秩结构的表示学习方法的优化过程、复杂度、收敛性等，实验结果表明了这些方法在谱聚类研究方面的优越性。本书的研究工作和撰写得到了国家自然科学基金项目、国家民委少数民族数字媒体智能处理及应用创新团队项目、西北民族大学引进人才科研项目、西北民族大学计算机应用技术创新团队项目、西北民族大学计算机软件与理论创新团队项目的经费资助。

書城介紹　 \|　合作申請　\|　索要書目　 \|　新手入門　\|　聯絡方式　 \|　幫助中心　\|　找書說明　 \|　送貨方式　\|　付款方式	香港用户　 \|　台灣用户　\|　海外用户

	megBook.com.hk
Copyright © 2013 - 2026 （香港）大書城有限公司　 All Rights Reserved.