Sparse Learning Under Regularization Framework : Theory and Applications

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011

3844330305 / 9783844330304

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Regularization is a dominant theme in machine learning and statistics due to its prominent ability in providing an intuitive and principled tool for learning from high-dimensional data. As large-scale learning applications become popular, developing efficient algorithms and parsimonious models become promising and necessary for these applications. Aiming at solving large-scale learning problems, this book tackles the key research problems ranging from feature selection to learning with mixed unlabeled data and learning data similarity representation. More specifically, we focus on the problems in three areas: online learning, semi-supervised learning, and multiple kernel learning. The proposed models can be applied in various applications, including marketing analysis, bioinformatics, pattern recognition, etc.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783844330304

Titel
Sparse Learning Under Regularization Framework : Theory and Applications
Autor
Haiqin Yang
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing
Erscheinungsjahr
2011
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3844330305
ISBN-13
9783844330304
Artikelgewicht
244 Gramm
Abmessungen
220x150x10 mm

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