Feature Learning and Understanding Algorithms and Applications
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
04.04.2021
Abbildungen
XIV, 291 p. 126 illus., 109 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
291
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,7 cm
Gewicht
470 g
Auflage
21001 Auflage 1st ed. 2020
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-030-40796-4
This book covers the essential concepts and strategies within traditional and cutting-edge feature learning methods thru both theoretical analysis and case studies. Good features give good models and it is usually not classifiers but features that determine the effectiveness of a model. In this book, readers can find not only traditional feature learning methods, such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and geometrical-structure-based methods, but also advanced feature learning methods, such as sparse learning, low-rank decomposition, tensor-based feature extraction, and deep-learning-based feature learning. Each feature learning method has its own dedicated chapter that explains how it is theoretically derived and shows how it is implemented for real-world applications. Detailed illustrated figures are included for better understanding. This book can be used by students, researchers, and engineers looking for a reference guide for popular methods of feature learning and machine intelligence.
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