Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors
Oliver Kramer
май 2013 · Intelligent Systems Reference Library Кніга 51 · Springer Science & Business Media
Электронная кніга
132
Старонкі
reportАцэнкі і водгукі не спраўджаны Даведацца больш
Пра гэту электронную кнігу
This book is devoted to a novel approach for dimensionality reduction based on the famous nearest neighbor method that is a powerful classification and regression approach. It starts with an introduction to machine learning concepts and a real-world application from the energy domain. Then, unsupervised nearest neighbors (UNN) is introduced as efficient iterative method for dimensionality reduction. Various UNN models are developed step by step, reaching from a simple iterative strategy for discrete latent spaces to a stochastic kernel-based algorithm for learning submanifolds with independent parameterizations. Extensions that allow the embedding of incomplete and noisy patterns are introduced. Various optimization approaches are compared, from evolutionary to swarm-based heuristics. Experimental comparisons to related methodologies taking into account artificial test data sets and also real-world data demonstrate the behavior of UNN in practical scenarios. The book contains numerous color figures to illustrate the introduced concepts and to highlight the experimental results.
Ацаніце гэту электронную кнігу
Падзяліцеся сваімі меркаваннямі.
Чытанне інфармацыb
Смартфоны і планшэты
Усталюйце праграму "Кнігі Google Play" для Android і iPad/iPhone. Яна аўтаматычна сінхранізуецца з вашым уліковым запісам і дазваляе чытаць у інтэрнэце або па-за сеткай, дзе б вы ні былі.
Ноўтбукі і камп’ютары
У вэб-браўзеры камп’ютара можна слухаць аўдыякнігі, купленыя ў Google Play.
Электронныя кнiгi i iншыя прылады
Каб чытаць на такіх прыладах для электронных кніг, як, напрыклад, Kobo, трэба спампаваць файл і перанесці яго на сваю прыладу. Выканайце падрабязныя інструкцыі, прыведзеныя ў Даведачным цэнтры, каб перанесці файлы на прылады, якія падтрымліваюцца.
