Graph Embedding for Pattern Analysis

·
· Springer Science & Business Media
Электрондук китеп
260
Барактар
Рейтинг жана сын-пикирлер текшерилген жок  Кеңири маалымат

Учкай маалымат

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.

Автор жөнүндө

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.

Бул электрондук китепти баалаңыз

Оюңуз менен бөлүшүп коюңуз.

Окуу маалыматы

Смартфондор жана планшеттер
Android жана iPad/iPhone үчүн Google Play Китептер колдонмосун орнотуңуз. Ал автоматтык түрдө аккаунтуңуз менен шайкештелип, кайда болбоңуз, онлайнда же оффлайнда окуу мүмкүнчүлүгүн берет.
Ноутбуктар жана компьютерлер
Google Play'ден сатылып алынган аудиокитептерди компьютериңиздин веб браузеринен уга аласыз.
eReaders жана башка түзмөктөр
Kobo eReaders сыяктуу электрондук сыя түзмөктөрүнөн окуу үчүн, файлды жүктөп алып, аны түзмөгүңүзгө өткөрүшүңүз керек. Файлдарды колдоого алынган eReaders'ке өткөрүү үчүн Жардам борборунун нускамаларын аткарыңыз.