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Manifold Learning Theory and Applications
Verlag: CRC Press, Boca Raton, London, New York, 2012
ISBN 10: 1439871094 ISBN 13: 9781439871096
Sprache: Englisch
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Währung umrechnenEUR 5,54 für den Versand innerhalb von/der USAAnzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbHardcover. Zustand: New condition. NOT a library discard (illustrator). Boca Raton, London, New York: CRC Press, 2012. NEW and unread in PERFECT condition. NO chips, tears, creases, rubbing or fading. Bright and shiny. Sharp corners. Square and tight. Pages are fresh, crisp, clean and unmarked - obviously never read. Oversize Hardcover. 7.25" wide by 10.25" tall. Bound in the original full color pictorial laminated boards, lettered in white and black. From the publisher: "Trained to extract actionable information from large volumes of high-dimensional data, engineers and scientists often have trouble isolating meaningful low-dimensional structures hidden in their high-dimensional observations. Manifold learning, a groundbreaking technique designed to tackle these issues of dimensionality reduction, finds widespread application in machine learning, neural networks, pattern recognition, image processing, and computer vision. Filling a void in the literature, Manifold Learning Theory and Applications incorporates state-of-the-art techniques in manifold learning with a solid theoretical and practical treatment of the subject. Comprehensive in its coverage, this pioneering work explores this novel modality from algorithm creation to successful implementationoffering examples of applications in medical, biometrics, multimedia, and computer vision. Emphasizing implementation, it highlights the various permutations of manifold learning in industry including manifold optimization, large scale manifold learning, semidefinite programming for embedding, manifold models for signal acquisition, compression and processing, and multi scale manifold. Beginning with an introduction to manifold learning theories and applications, the book includes discussions on the relevance to nonlinear dimensionality reduction, clustering, graph-based subspace learning, spectral learning and embedding, extensions, and multi-manifold modeling. It synergizes cross-domain knowledge for interdisciplinary instructions, offers a rich set of specialized topics contributed by expert professionals and researchers from a variety of fields. Finally, the book discusses specific algorithms and methodologies using case studies to apply manifold learning for real-world problems.". 1st ed? (No additional printings listed). Oversize Hardcover. New condition/No dust jacket, as issued. Illus. by NOT a library discard. xxiv, 290pp. Great Packaging, Fast Shipping. 1st ed? (No additional printings listed).
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. About the Editors:Yunqian Ma received his PhD in electrical engineering from the University of Minnesota at twin cities in 2003. He then joined Honeywell International Inc., where he is currently senior principal .
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Incorporating state-of-the-art techniques, this book provides complete theoretical and practical treatment of manifold learning. An excellent entry point for readers new to the subject, it supplies a high-level introductory view of the topic as well as in-depth discussion of the key technical details. It summarizes up-to-date advances in manifold learning. The comprehensive range of topics include basic theoretical background, implementation, and practical applications in fields such as medical, biometrics, multimedia, and computer vision.
