The Random Projection Method
Santosh S. Vempala
เจซเจผเจฐ 2005 ยท DIMACS Series เจเจฟเจคเจพเจฌ 65 ยท American Mathematical Soc.
เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ
105
เจชเฉฐเจจเฉ
reportเจฐเฉเจเจฟเฉฐเจเจพเจ เจ
เจคเฉ เจธเจฎเฉเจเจฟเจเจตเจพเจ เจฆเฉ เจชเฉเจธเจผเจเฉ เจจเจนเฉเจ เจเฉเจคเฉ เจเจ เจนเฉ ย เจนเฉเจฐ เจเจพเจฃเฉ
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจฌเจพเจฐเฉ
Random projection is a simple geometric technique for reducing the dimensionality of a set of points in Euclidean space while preserving pairwise distances approximately. The technique plays a key role in several breakthrough developments in the field of algorithms. In other cases, it provides elegant alternative proofs. The book begins with an elementary description of the technique and its basic properties. Then it develops the method in the context of applications, which are divided into three groups. The first group consists of combinatorial optimization problems such as maxcut, graph coloring, minimum multicut, graph bandwidth and VLSI layout. Presented in this context is the theory of Euclidean embeddings of graphs. The next group is machine learning problems, specifically, learning intersections of halfspaces and learning large margin hypotheses. The projection method is further refined for the latter application. The last set consists of problems inspired by information retrieval, namely, nearest neighbor search, geometric clustering and efficient low-rank approximation. Motivated by the first two applications, an extension of random projection to the hypercube is developed here. Throughout the book, random projection is used as a way to understand, simplify and connect progress on these important and seemingly unrelated problems. The book is suitable for graduate students and research mathematicians interested in computational geometry.
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจจเฉเฉฐ เจฐเฉเจ เจเจฐเฉ
เจเจชเจฃเฉ เจตเจฟเจเจพเจฐ เจฆเฉฑเจธเฉ
เจชเฉเฉเจนเจจ เจธเฉฐเจฌเฉฐเจงเฉ เจเจพเจฃเจเจพเจฐเฉ
เจธเจฎเจพเจฐเจเจซเจผเฉเจจ เจ
เจคเฉ เจเฉเจฌเจฒเฉเฉฑเจ
Google Play Books เจเจช เจจเฉเฉฐ Android เจ
เจคเฉ iPad/iPhone เจฒเจ เจธเจฅเจพเจชเจค เจเจฐเฉเฅค เจเจน เจคเฉเจนเจพเจกเฉ เจเจพเจคเฉ เจจเจพเจฒ เจธเจตเฉเจเจฒเจฟเจค เจคเฉเจฐ 'เจคเฉ เจธเจฟเฉฐเจ เจเจฐเจฆเฉ เจนเฉ เจ
เจคเฉ เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เจเจฟเจคเฉเจ เจตเฉ เจเจจเจฒเจพเจเจจ เจเจพเจ เจเจซเจผเจฒเจพเจเจจ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ เจนเฉเฅค
เจฒเฉเจชเจเจพเจช เจ
เจคเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ
เจคเฉเจธเฉเจ เจเจชเจฃเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ เจฆเจพ เจตเฉเฉฑเจฌ เจฌเฉเจฐเจพเจเจเจผเจฐ เจตเจฐเจคเจฆเฉ เจนเฉเจ Google Play 'เจคเฉ เจเจฐเฉเจฆเฉเจเจ เจเจเจเจ เจเจกเฉเจ-เจเจฟเจคเจพเจฌเจพเจ เจธเฉเจฃ เจธเจเจฆเฉ เจนเฉเฅค
eReaders เจ
เจคเฉ เจนเฉเจฐ เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ
e-ink เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ 'เจคเฉ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฒเจ เจเจฟเจตเฉเจ Kobo eReaders, เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เฉเจพเจเจฒ เจกเจพเจเจจเจฒเฉเจก เจเจฐเจจ เจ
เจคเฉ เจเจธเจจเฉเฉฐ เจเจชเจฃเฉ เจกเฉเจตเจพเจเจธ 'เจคเฉ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฆเฉ เจฒเฉเฉ เจนเฉเจตเฉเจเฉเฅค เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค eReaders 'เจคเฉ เฉเจพเจเจฒเจพเจ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฒเจ เจตเฉเจฐเจตเฉ เจธเจนเจฟเจค เจฎเจฆเจฆ เจเฉเจเจฆเจฐ เจนเจฟเจฆเจพเจเจคเจพเจ เจฆเฉ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจเจฐเฉเฅค
