高维数据分析中的张量学习理论与算法研究

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广东广州

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作者邓小武

出版社中国纺织出版社有限公司

ISBN9787522901077

出版时间2022-12

装帧平装

开本16开

定价99.9元

货号1203232097

上书时间2024-09-05

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商品描述: 目录
第1章绪论

1.1研究背景及意义

1.2张量学习算法研究进展

1.3张量应用研究

1.4本书主要研究内容

第2章张量代数基础理论

2.1张量分解理论

2.2t-product张量框架

2.3张量学习算法

2.4本章小结

第3章基于支持张量描述算法的感知数据异常检测

3.1引言

3.2支持张量数据描述

3.3核支持张量数据描述

3.4实验及分析

3.5本章小结

……

内容摘要
现实世界中许多数据以复杂高维形式呈现，数据包含非常多的属性或特征，对传统的机器学习是巨大的挑战。为此，本书展开了张量理论、算法及其应用研究。本书首先系统地介绍了张量理论的一些基本概念、基本操作、经典张量分解以及经典张量算法，其次讨论了支持张量数据描述和核支持张量数据描述、OCSTuM和GA-OCSTuM方法、极限张量学习算法、核支持张量环机，最后对该领域未来的发展应用前景做了总结与展望。

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