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基于多层核学习的特征提取方法及应用

基于多层核学习的特征提取方法及应用

  • 字数: 148000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 中国矿业大学出版社
  • 作者: 刘明明,付红
  • 出版日期: 2019-12-01
  • 商品条码: 9787564645656
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 124
  • 出版年份: 2019
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精选
内容简介
本书全面介绍了谱聚类、谱回归模型、多核学习、非参核学习、稀疏表示、多核维数约简等基本理论,针对现阶段高维数据维数约简算法和多层核学习算法存在的不足,深入阐述了基于多层核学习和稀疏表示的高维数据识别方法,本书解决了机器学习领域中的诸多基础问题,可应用于人脸识别、文本分类、医学图像处理、车辆信息识别、行为检测与识别等实际问题。
本书可供从事计算机、自动化、信息及相关学科方向的科技工作者、高等院校师生参考。
目录
第1章绪论
1.1研究背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3主要研究内容
1.4内容框架
1.5本章小结
第2章基本理论
2.1图嵌入框架
2.2谱聚类
2.3谱回归模型
2.4多核学习
2.5非参核学习
2.6稀疏表示
2.7本章小结
第3章基于谱回归和迹比率优选化的多核维数约简方法
3.1引言
3.2常见多核维数约简方法
……

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