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图书信息
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数据分析的结构化表征学习
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| ISBN： | 9787115584014 |
定价： | ￥149.00 |
| 作者： | 张正，徐勇，卢光明著 |
出版社： | 人民邮电出版社 |
| 出版时间： | 2022年11月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 238页 |
装祯： | 精装 |
中图法： | TP274 |
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2026-08-06
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图书简介 | | 本书聚焦前沿数据表征学习方法和大规模数据分析理论，从多个角度介绍和分析结构化鲁棒数据表征学习的基本概念和模型，涉及多个鲁棒表征学习的基础理论，如稀疏表示、低秩表示、图挖掘、回归分析、隐空间学习、子空间学习、字典学习、深度学习以及非对称表征学习理论等；同时，提供了一系列解决方案来应对真实世界的高效数据分析任务，如聚类、分类、识别、检索、图像恢复、回归预测等。 |
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