Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors
Oliver Kramer
2013 оны 5-р сар · Intelligent Systems Reference Library 51-р ном · Springer Science & Business Media
Электрон ном
132
Хуудас
reportҮнэлгээ болон шүүмжийг баталгаажуулаагүй Нэмэлт мэдээлэл авах
Энэ электрон номын тухай
This book is devoted to a novel approach for dimensionality reduction based on the famous nearest neighbor method that is a powerful classification and regression approach. It starts with an introduction to machine learning concepts and a real-world application from the energy domain. Then, unsupervised nearest neighbors (UNN) is introduced as efficient iterative method for dimensionality reduction. Various UNN models are developed step by step, reaching from a simple iterative strategy for discrete latent spaces to a stochastic kernel-based algorithm for learning submanifolds with independent parameterizations. Extensions that allow the embedding of incomplete and noisy patterns are introduced. Various optimization approaches are compared, from evolutionary to swarm-based heuristics. Experimental comparisons to related methodologies taking into account artificial test data sets and also real-world data demonstrate the behavior of UNN in practical scenarios. The book contains numerous color figures to illustrate the introduced concepts and to highlight the experimental results.
Энэ электрон номыг үнэлэх
Санал бодлоо хэлнэ үү.
Унших мэдээлэл
Ухаалаг утас болон таблет
Андройд болон iPad/iPhone-д Google Ном Унших аппыг суулгана уу. Үүнийг таны бүртгэлд автоматаар синк хийх бөгөөд та хүссэн газраасаа онлайн эсвэл офлайнаар унших боломжтой.
Зөөврийн болон ердийн компьютер
Та компьютерийн веб хөтчөөр Google Play-с авсан аудио номыг сонсох боломжтой.
eReaders болон бусад төхөөрөмжүүд
Kobo Цахим ном уншигч гэх мэт e-ink төхөөрөмжүүд дээр уншихын тулд та файлыг татаад төхөөрөмж рүүгээ дамжуулах шаардлагатай болно. Файлуудаа дэмжигддэг Цахим ном уншигч руу шилжүүлэхийн тулд Тусламжийн төвийн дэлгэрэнгүй зааварчилгааг дагана уу.
