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高次元データの幾何学的構造と次元削減 人気モデル 話題 販売実績あり 迅速対応 本・雑誌・漫画 洋書の詳細情報
商品説明
線引書き込みなく中身はきれいな状態です。
カバー目立った汚れや破れはありません（写真参照）
よろしくお願いいたします。
【内容の概要】
本書は、高次元データの幾何学的構造と次元削減に関する理論と方法を解説しています。特に、実用的なアプローチとしてMATLABコードが提供されており、読者が手法を実際に試すことができます。
【対象読者】
数学、統計学、コンピュータ科学の研究者や学生に最適です。特に、データ解析や機械学習に興味のある方に有用な情報が満載です。
【特徴】
本書は、理論的な背景だけでなく、実践的な手法も詳しく解説しており、専門家にとって価値のあるリソースとなっています。
- 著者名: Jianzhong Wang
- 書名: Geometric Structure of High-Dimensional Data and Dimensionality Reduction
- 出版社: Springer
- 内容説明: 高次元データと次元削減の幾何学的構造に関する研究。MATLABコードも提供されており、実用的なアプローチが紹介されている。
はじめに
パート I データ幾何学
多様体に関する予備的計算
高次元データの幾何学的構造
DR のカーネルのデータ モデルと構造
パート Ⅱ 線形次元削減
主成分分析
古典的な多次元尺度法
ランダム投影
パート Ⅲ 非線形次元削減
等値マップ
最大分散展開
局所線形埋め込み
局所接線空間アライメント
ラプラシアン固有マップ
ヘッセアン局所線形埋め込み
拡散マップ
DR 近似の高速アルゴリズム
#本 #自然／数学
ご覧いただきありがとうございます。
商品の情報
| 商品の状態 | 目立った傷や汚れなし |
|---|
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