Graph Embedding for Pattern Analysis

·
· Springer Science & Business Media
ელწიგნი
260
გვერდი
რეიტინგები და მიმოხილვები დაუდასტურებელია  შეიტყვეთ მეტი

ამ ელწიგნის შესახებ

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.

ავტორის შესახებ

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.

შეაფასეთ ეს ელწიგნი

გვითხარით თქვენი აზრი.

ინფორმაცია წაკითხვასთან დაკავშირებით

სმარტფონები და ტაბლეტები
დააინსტალირეთ Google Play Books აპი Android და iPad/iPhone მოწყობილობებისთვის. ის ავტომატურად განახორციელებს სინქრონიზაციას თქვენს ანგარიშთან და საშუალებას მოგცემთ, წაიკითხოთ სასურველი კონტენტი ნებისმიერ ადგილას, როგორც ონლაინ, ისე ხაზგარეშე რეჟიმში.
ლეპტოპები და კომპიუტერები
Google Play-ში შეძენილი აუდიოწიგნების მოსმენა თქვენი კომპიუტერის ვებ-ბრაუზერის გამოყენებით შეგიძლიათ.
ელწამკითხველები და სხვა მოწყობილობები
ელექტრონული მელნის მოწყობილობებზე წასაკითხად, როგორიცაა Kobo eReaders, თქვენ უნდა ჩამოტვირთოთ ფაილი და გადაიტანოთ იგი თქვენს მოწყობილობაში. დახმარების ცენტრის დეტალური ინსტრუქციების მიხედვით გადაიტანეთ ფაილები მხარდაჭერილ ელწამკითხველებზე.