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數(shù)據(jù)分析的結(jié)構(gòu)化表征學(xué)習(xí)
本書重點(diǎn)介紹如何從具有不確定性的海量大媒體數(shù)據(jù)中挖掘和提取結(jié)構(gòu)化、魯棒、高效的特征,并實(shí)現(xiàn)高性能的信息挖掘和知識推斷。本書內(nèi)容包含近年來涌現(xiàn)的一些高效、魯棒的結(jié)構(gòu)化表征學(xué)習(xí)模型,介紹了基于魯棒且緊湊的表征學(xué)習(xí)的一體化表征學(xué)習(xí)理論和方法,并為應(yīng)對真實(shí)世界中的數(shù)據(jù)分析任務(wù),如數(shù)據(jù)簡約特征表達(dá)、緊湊特征壓縮、有效特征篩選以及隱含知識挖掘等,提供了較為全面且切實(shí)可靠的解決方案。
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