Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization
2021-ж. сен. · CRC Press
Электрондук китеп
174
Барактар
family_home
Кошсо болот
info
reportРейтинг жана сын-пикирлер текшерилген жок Кеңири маалымат
Учкай маалымат
Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization describes such algorithms as Locally Linear Embedding (LLE), Laplacian Eigenmaps, Isomap, Semidefinite Embedding, and t-SNE to resolve the problem of dimensionality reduction in the case of non-linear relationships within the data. Underlying mathematical concepts, derivations, and proofs with logical explanations for these algorithms are discussed, including strengths and limitations. The book highlights important use cases of these algorithms and provides examples along with visualizations. Comparative study of the algorithms is presented to give a clear idea on selecting the best suitable algorithm for a given dataset for efficient dimensionality reduction and data visualization.
FEATURES
- Demonstrates how unsupervised learning approaches can be used for dimensionality reduction
- Neatly explains algorithms with a focus on the fundamentals and underlying mathematical concepts
- Describes the comparative study of the algorithms and discusses when and where each algorithm is best suitable for use
- Provides use cases, illustrative examples, and visualizations of each algorithm
- Helps visualize and create compact representations of high dimensional and intricate data for various real-world applications and data analysis
This book is aimed at professionals, graduate students, and researchers in Computer Science and Engineering, Data Science, Machine Learning, Computer Vision, Data Mining, Deep Learning, Sensor Data Filtering, Feature Extraction for Control Systems, and Medical Instruments Input Extraction.
Автор жөнүндө
B.K. Tripathy, Anveshrithaa Sundareswaran, Shrusti Ghela
Бул электрондук китепти баалаңыз
Оюңуз менен бөлүшүп коюңуз.
Окуу маалыматы
Смартфондор жана планшеттер
Android жана iPad/iPhone үчүн Google Play Китептер колдонмосун орнотуңуз. Ал автоматтык түрдө аккаунтуңуз менен шайкештелип, кайда болбоңуз, онлайнда же оффлайнда окуу мүмкүнчүлүгүн берет.
Ноутбуктар жана компьютерлер
Google Play'ден сатылып алынган аудиокитептерди компьютериңиздин веб браузеринен уга аласыз.
eReaders жана башка түзмөктөр
Kobo eReaders сыяктуу электрондук сыя түзмөктөрүнөн окуу үчүн, файлды жүктөп алып, аны түзмөгүңүзгө өткөрүшүңүз керек. Файлдарды колдоого алынган eReaders'ке өткөрүү үчүн Жардам борборунун нускамаларын аткарыңыз.
