Nonnegative Matrix Factorization
Nicolas Gillis
дек. 2020 г. · Data Science Книга 2 · SIAM
Е-книга
376
Страници
family_home
Соодветна
info
reportОцените и рецензиите не се потврдени Дознајте повеќе
За е-книгава
Nonnegative matrix factorization (NMF) in its modern form has become a standard tool in the analysis of high-dimensional data sets. This book provides a comprehensive and up-to-date account of the most important aspects of the NMF problem and is the first to detail its theoretical aspects, including geometric interpretation, nonnegative rank, complexity, and uniqueness. It explains why understanding these theoretical insights is key to using this computational tool effectively and meaningfully.
Nonnegative Matrix Factorization is accessible to a wide audience and is ideal for anyone interested in the workings of NMF. It discusses some new results on the nonnegative rank and the identifiability of NMF and makes available MATLAB codes for readers to run the numerical examples presented in the book.
Graduate students starting to work on NMF and researchers interested in better understanding the NMF problem and how they can use it will find this book useful. It can be used in advanced undergraduate and graduate-level courses on numerical linear algebra and on advanced topics in numerical linear algebra and requires only a basic knowledge of linear algebra and optimization.
Оценете ја е-книгава
Кажете ни што мислите.
Информации за читање
Паметни телефони и таблети
Инсталирајте ја апликацијата Google Play Books за Android и iPad/iPhone. Автоматски се синхронизира со сметката и ви овозможува да читате онлајн или офлајн каде и да сте.
Лаптопи и компјутери
Може да слушате аудиокниги купени од Google Play со користење на веб-прелистувачот на компјутерот.
Е-читачи и други уреди
За да читате на уреди со е-мастило, како што се е-читачите Kobo, ќе треба да преземете датотека и да ја префрлите на уредот. Следете ги деталните упатства во Центарот за помош за префрлање на датотеките на поддржани е-читачи.
