Graph Embedding for Pattern Analysis

·
· Springer Science & Business Media
E‑kniha
260
Stránky
Hodnocení a recenze nejsou ověřeny  Další informace

Podrobnosti o e‑knize

Graph Embedding for Pattern Recognition covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, graph based subspace analysis, L1 graph, hypergraph, undirected graph, and graph in vector spaces. Real-world applications of these theories are spanned broadly in dimensionality reduction, subspace learning, manifold learning, clustering, classification, and feature selection. A selective group of experts contribute to different chapters of this book which provides a comprehensive perspective of this field.

O autorovi

Dr. Yun Fu is a professor at the State University of New York at Buffalo
Dr. Yunqian Ma is a senior principal research scientist of Honeywell Labs at the Honeywell International Inc.

Ohodnotit e‑knihu

Sdělte nám, co si myslíte.

Informace o čtení

Telefony a tablety
Nainstalujte si aplikaci Knihy Google Play pro AndroidiPad/iPhone. Aplikace se automaticky synchronizuje s vaším účtem a umožní vám číst v režimu online nebo offline, ať jste kdekoliv.
Notebooky a počítače
Audioknihy zakoupené na Google Play můžete poslouchat pomocí webového prohlížeče v počítači.
Čtečky a další zařízení
Pokud chcete číst knihy ve čtečkách elektronických knih, jako např. Kobo, je třeba soubor stáhnout a přenést do zařízení. Při přenášení souborů do podporovaných čteček elektronických knih postupujte podle podrobných pokynů v centru nápovědy.