張量學習理論及其應用 楊曉偉 郝志峰 何麗芳 9787030764577 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
NT$814
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202309*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：張量學習理論及其應用 ISBN：9787030764577 出版社：科學 著編譯者：楊曉偉 郝志峰 何麗芳 叢書名：統計與數據科學叢書 頁數：280 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1581260 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 自然圖像、高光譜圖像、醫學圖像、視頻以及社交網路數據本質上都屬於多模態數據，張量是多模態數據的自然表示形式，近十余年來，張量學習的研究引起了國內外研究者的廣泛關注，並取得了一批非常優秀的成果，被廣泛應用於機器學習、模式識別、圖像處理、計算機視覺、數據挖掘以及社交網路分析等領城，本書從張量的基本概念和代數運算出發，基於多元統計分析和小祥本學習理論的兩條主線，詳細歸納和總結了國內外研究者在張量分解、張量子空間學習、有監督張量學習、帶雜訊和缺失數據的張量子空間學習、張量子空間學習在圖像補全和去噪中的應用、張量子空間學習在數據挖掘中的應用等方面取得的最新成果。 本書可作為統計學、計算數學、計算機科學、人工智慧、自動化以及大數據等有關專業的高年級本科生和研究生教學參考書，也可作為機器學習、模式識別、圖像處理、計算機視覺、數據挖掘和社交網路分析等領域的教師與科研工作者的參考書。目錄 「統計與數據科學叢書」序前言 第1章 張量的基本概念和代數運算 1 1 矢量及其代數運算 1 2 斜角直線坐標系的基矢量和矢量分量 1 3 張量的定義及表示 1 4 張量的代數運算 1 5 機器學習和力學中的張量表示與運算之間的關係 參考文獻 第2章 張量分解 2 1 CP分解 2 1 1 基於交替最小二乘的CP分解演算法 2 1 2 非負CP分解演算法 2 1 3 稀疏并行CP分解演算法 2 2 高階奇異值分解 2 2 1 HOSVD演算法 2 2 2 增量SVD演算法 2 2 3 增量高階奇異值分解演算法 2 3 Tucker分解 2 3 1 標準Tucker分解演算法 2 3 2 稀疏Tucker分解演算法 2 4 張量奇異值分解 2 5 TT分解 2 6 TR分解 參考文獻 第3章 張量子空間學習 3 1 多線性主成分分析 3 2 在線多線性主成分分析 3 3 張量線性判別分析演算法 3 4 多線性非相關判別分析 3 5 基於流形學習的張量子空間學習演算法 3 5 1 張量判別式局部線性嵌入演算法 3 5 2 張量等距特徵映射演算法 3 5 3 張量鄰域保留嵌入演算法 3 5 4 張量局部保留投影演算法 3 5 5 張量局部判別嵌入演算法 3 5 6 張量拉普拉斯特徵映射演算法 3 6 基於圖嵌入的張量子空間學習 3 7 基於回歸的大規模TLPP演算法 參考文獻 第4章 有監督張量學習 4 1 有監督張量學習機 4 2 基於因子分解的最小二乘支持張量機 4 3 線性支持高階張量機 4 4 基於特徵選擇的線性支持高階張量機 4 5 半監督支持高階張量機 4 6 彈球支持高階張量機 4 6 1 彈球支持向量機 4 6 2 彈球支持張量機 4 6 3 求解彈球支持張量機的SMO演算法 4 6 4 演算法時間複雜度分析 4 6 5 實驗結果與分析 4 7 模糊非平行支持張量機 4 7 1 模糊非平行支持張量機模型 4 7 2 工作集選擇 4 7 3 子問題求解與終止條件 4 8 非線性支持高階張量機 4 8 1 非線性支持高階張量機模型 4 8 2 實驗數據集 4 8 3 比較的演算法 4 8 4 實驗設置和環境 4 8 5 實驗結果與分析 4 9 聯合特徵抽取和機器學習的非線性支持張量機 參考文獻 第5章 帶雜訊和缺失數據的張量子空間學習 5 1 基於混合高斯分佈的廣義加權低秩張量分解演算法 5 2 帶稀疏雜訊的張量子空間學習 5 3 基於CP/Tucker分解的張量補全演算法 5 4 基於t-SVD的張量補全演算法 5 4 1 基於隨機採樣的張量補全 5 4 2 基於隨機管道採樣的張量補全 5 5 基於TT分解的張量補全演算法 5 5 1 TT-WOPT演算法 5 5 2 TT-SGD演算法 5 5 3 基於TT分解的交替最小張量補全演算法 5 5 4 基於全連接張量網分解的張量補全演算法 5 6 基於TR分解的張量補全演算法 5 7 完全貝葉斯CP分解演算法 5 8 貝葉斯魯棒張量分解 5 9 帶稀疏雜訊的張量補全演算法 參考文獻 第6章 張量子空間學習在圖像補全和去噪中的應用 6 1 基於因子矩陣跡范數最小化的圖像補全演算法 6 2 基於序列截斷高階奇異值分解的圖像補全演算法 6 2 1 自適應序列截斷高階奇異值分解 6 2 2 基於自適應序列截斷高階奇異值分解的張量補全演算法 6 2 3 基於自適應序列截斷高階奇異值分解的張量補全演算法的收斂性分析 6 2 4 實驗結果與分析 6 3 基於t-SVD的圖像去噪演算法 6 3 1 基於局部自相似特性的演算法框架 6 3 2 改進的非局部張量奇異值分解演算法 6 3 3 基於塊對角表示的彩色圖像和多譜圖像去噪演算法 6 4 基於非局部自相似和加權張量低秩分解的多通道圖像補全演算法 6 4 1 多通道加權核范數最小化演算法 6 4 2 基於非局部自相似的加權張量分解演算法 6 5 基於自適應稀疏低秩張量子空間學習的多通道圖像補全演算法 6 6 張量魯棒主成分分析 參考文獻 第7章 張量子空間學習在數據挖掘中的應用 7 1 基於張量和矩陣混合分解的興趣點推薦演算法 7 1 1 混合張量和矩陣分解的位置類別推薦模型和演算法 7 1 2 基於加權核密度估計的用戶-位置偏好預測 7 1 3 實驗結果與分析 7 2 基於張量分解的鏈路預測演算法 7 2 1 時序鏈路預測問題描述 7 2 2 三元組轉換概率矩陣 7 2 3 三元組轉換概率預測 7 2 4 三元組重要性分析 7 2 5 鏈路預測 7 3 基於張量分解的社交網路推薦演算法 7 3 1 基於用戶主題信任推薦演算法 7 3 2 增量SVD分解演算法 7 3 3 增量張量分解演算法 7 4 基於張量分解的標籤推薦演算法 7 5 基於社交錨點單元圖正則化的大規模圖像重標記演算法 參考文獻 索引 「統計與數據科學叢書」已出版書目 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
