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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data (SpringerBriefs in Computer Science)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 51,83
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 63,80
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data (SpringerBriefs in Computer Science)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 66,17
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 51,81
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 58,37
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Zustand: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Robust Latent Feature Learning For Incom
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data (SpringerBriefs in Computer Science)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 76,50
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 125 pages. 9.25x6.10x0.43 inches. In Stock.
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Robust Latent Feature Learning For Incom
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Dez 2022, 2022
ISBN 10: 9811981396 ISBN 13: 9789811981395
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Incomplete big data are frequently encountered in many industrial applications, such as recommender systems, the Internet of Things, intelligent transportation, cloud computing, and so on. It is of great significance to analyze them for mining rich and valuable knowledge and patterns. Latent feature analysis (LFA) is one of the most popular representation learning methods tailored for incomplete big data due to its high accuracy, computational efficiency, and ease of scalability. The crux of analyzing incomplete big data lies in addressing the uncertainty problem caused by their incomplete characteristics. However, existing LFA methods do not fully consider such uncertainty.In this book, the author introduces several robust latent feature learning methods to address such uncertainty for effectively and efficiently analyzing incomplete big data, including robust latent feature learning based on smooth L1-norm, improving robustness of latent feature learningusing L1-norm, improving robustness of latent feature learning using double-space, data-characteristic-aware latent feature learning, posterior-neighborhood-regularized latent feature learning, and generalized deep latent feature learning. Readers can obtain an overview of the challenges of analyzing incomplete big data and how to employ latent feature learning to build a robust model to analyze incomplete big data. In addition, this book provides several algorithms and real application cases, which can help students, researchers, and professionals easily build their models to analyze incomplete big data.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 128 pp. Englisch.
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2022
ISBN 10: 9811981396 ISBN 13: 9789811981395
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Incomplete big data are frequently encountered in many industrial applications, such as recommender systems, the Internet of Things, intelligent transportation, cloud computing, and so on. It is of great significance to analyze them for mining rich and valuable knowledge and patterns. Latent feature analysis (LFA) is one of the most popular representation learning methods tailored for incomplete big data due to its high accuracy, computational efficiency, and ease of scalability. The crux of analyzing incomplete big data lies in addressing the uncertainty problem caused by their incomplete characteristics. However, existing LFA methods do not fully consider such uncertainty.In this book, the author introduces several robust latent feature learning methods to address such uncertainty for effectively and efficiently analyzing incomplete big data, including robust latent feature learning based on smooth L1-norm, improving robustness of latent feature learningusing L1-norm, improving robustness of latent feature learning using double-space, data-characteristic-aware latent feature learning, posterior-neighborhood-regularized latent feature learning, and generalized deep latent feature learning. Readers can obtain an overview of the challenges of analyzing incomplete big data and how to employ latent feature learning to build a robust model to analyze incomplete big data. In addition, this book provides several algorithms and real application cases, which can help students, researchers, and professionals easily build their models to analyze incomplete big data.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data | Di Wu | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2022 | Springer Singapore | EAN 9789811981395 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Verlag: Springer Nature Singapore, 2022
ISBN 10: 9811981396 ISBN 13: 9789811981395
Sprache: Englisch
Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 56,35
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Verlag: Springer Nature Singapore Dez 2022, 2022
ISBN 10: 9811981396 ISBN 13: 9789811981395
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Incomplete big data are frequently encountered in many industrial applications, such as recommender systems, the Internet of Things, intelligent transportation, cloud computing, and so on. It is of great significance to analyze them for mining rich and valuable knowledge and patterns. Latent feature analysis (LFA) is one of the most popular representation learning methods tailored for incomplete big data due to its high accuracy, computational efficiency, and ease of scalability. The crux of analyzing incomplete big data lies in addressing the uncertainty problem caused by their incomplete characteristics. However, existing LFA methods do not fully consider such uncertainty.In this book, the author introduces several robust latent feature learning methods to address such uncertainty for effectively and efficiently analyzing incomplete big data, including robust latent feature learning based on smooth L1-norm, improving robustness of latent feature learningusing L1-norm, improving robustness of latent feature learning using double-space, data-characteristic-aware latent feature learning, posterior-neighborhood-regularized latent feature learning, and generalized deep latent feature learning. Readers can obtain an overview of the challenges of analyzing incomplete big data and how to employ latent feature learning to build a robust model to analyze incomplete big data. In addition, this book provides several algorithms and real application cases, which can help students, researchers, and professionals easily build their models to analyze incomplete big data. 128 pp. Englisch.
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data (SpringerBriefs in Computer Science)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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EUR 75,85
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data (SpringerBriefs in Computer Science)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New. PRINT ON DEMAND.
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Robust Latent Feature Learning for Incomplete Big Data
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2023
ISBN 10: 9811981396 ISBN 13: 9789811981395
Sprache: Englisch
EUR 48,37
EUR 48,99 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
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