Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors

· Intelligent Systems Reference Library Cartea 51 · Springer Science & Business Media
Carte electronică
132
Pagini
Evaluările și recenziile nu sunt verificate Află mai multe

Despre această carte electronică

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.

Evaluează cartea electronică

Spune-ne ce crezi.

Informații despre lectură

Smartphone-uri și tablete
Instalează aplicația Cărți Google Play pentru Android și iPad/iPhone. Se sincronizează automat cu contul tău și poți să citești online sau offline de oriunde te afli.
Laptopuri și computere
Poți să asculți cărțile audio achiziționate pe Google Play folosind browserul web al computerului.
Dispozitive eReader și alte dispozitive
Ca să citești pe dispozitive pentru citit cărți electronice, cum ar fi eReaderul Kobo, trebuie să descarci un fișier și să îl transferi pe dispozitiv. Urmează instrucțiunile detaliate din Centrul de ajutor pentru a transfera fișiere pe dispozitivele eReader compatibile.

În continuarea seriei

Mai multe de la Oliver Kramer

Cărți electronice similare