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Springer Principal and Minor Component Analysis Neural Networks to Principal Component Analysis Networks and (Englisch, Hardcover, Changhua Hu, Xiangyu Kong, Zhansheng Duan) (9789811029134)
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Advances in Principal Component Analysis, Fachbücher von Ganesh R. Naik
Das Buch "Advances in Principal Component Analysis" bietet eine umfassende Übersicht über die neuesten Entwicklungen und Konzepte der Hauptkomponentenanalyse (PCA). Es behandelt eingehend verschiedene offene Probleme im Zusammenhang mit Techniken zur Dimensionsreduktion und deren Erweiterungen. Durch die Zusammenführung von Forschungsergebnissen, die zuvor in zahlreichen wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht wurden, präsentiert das Buch diese in einer methodisch einheitlichen Form. Die Kapitel sind so gestaltet, dass sie sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der PCA abdecken und sich auf ungelöste Fragestellungen konzentrieren. Dies macht das Werk zu einer unverzichtbaren Lektüre für Forscher und Praktiker, die sich für PCA interessieren.
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Ähnliche Suchbegriffe für Principal Component Analysis PCA
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Produkte zum Begriff Principal Component Analysis PCA:
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Generalized Principal Component Analysis, Fachbücher von Shankar Sastry, Yi Ma, René VidalDas Buch "Generalized Principal Component Analysis" bietet eine umfassende Einführung in die neuesten Fortschritte der mathematischen Theorie und der rechnerischen Werkzeuge zur Modellierung hochdimensionaler Daten, die aus einem oder mehreren niederdimensionalen Unterräumen oder Mannigfaltigkeiten stammen und potenziell durch Rauschen, grobe Fehler oder Ausreisser beeinträchtigt sind. Die Herausforderungen, die mit dieser Thematik verbunden sind, erfordern die Entwicklung neuer algebraischer, geometrischer, statistischer und rechnerischer Methoden für eine effiziente und robuste Schätzung sowie Segmentierung von Unterräumen. Darüber hinaus werden interessante Anwendungen dieser neuen Methoden in Bereichen wie Bildverarbeitung, Bild- und Video-Segmentierung, Gesichtserkennung und Clustering sowie hybride Systemidentifikation vorgestellt. Das Buch richtet sich an Studierende und angehende Forscher in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Computer Vision, Bild- und Signalverarbeitung sowie Systemtheorie und enthält zahlreiche Illustrationen, Beispiele und Übungen. Es ist weitgehend selbstständig und umfasst drei Anhänge, die grundlegende Konzepte und Prinzipien aus Statistik, Optimierung und algebraischer Geometrie zusammenfassen.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Forster, Otto: Analysis 3Analysis 3 , Maß- und Integrationstheorie, Integralsätze im IRn und Anwendungen , Domlager > Sportfederung , Auflage: 8., verb. Aufl. 2017, Erscheinungsjahr: 20170222, Produktform: Kartoniert, Beilage: Book, Titel der Reihe: Aufbaukurs Mathematik##, Autoren: Forster, Otto, Auflage: 17008, Auflage/Ausgabe: 8., verb. Aufl. 2017, Seitenzahl/Blattzahl: 312, Abbildungen: 38 schwarz-weiße Abbildungen, Bibliographie, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Mathematical Analysis, Keyword: Fourier-Integrale;Gaußscher Integralsatz;Lebesgue;Potentialgleichung;Transformationsformel, Fachschema: Gleichung / Integralgleichung~Integralrechnung~Integration (mathematisch) / Integralrechnung~Analysis~Calculus~Infinitesimalrechnung, Fachkategorie: Analysis, Imprint-Titels: Springer Spektrum, Warengruppe: HC/Mathematik/Sonstiges, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 241, Breite: 169, Höhe: 20, Gewicht: 556, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Principal Component Analysis and Randomness Test for Big Data Analysis, Fachbücher von Mieko Tanaka-Yamawaki, Yumihiko Ikura
Das Buch "Principal Component Analysis and Randomness Test for Big Data Analysis" bietet einen innovativen Ansatz zur Analyse grosser, rechteckiger numerischer Datensätze, die als Big Data bezeichnet werden. Der Fokus liegt darauf, die Bedeutung der Daten sofort zu erfassen, ohne sich in den Details einzelner Datenpunkte zu verlieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden der Hauptkomponentenanalyse, Zufallstests und Visualisierungstechniken zeichnet sich der vorgestellte Ansatz durch seine Universalität und Einfachheit aus, unabhängig von Datentypen, -strukturen oder spezifischen wissenschaftlichen Disziplinen. Die mathematische Grundlage wird eingehend behandelt, wobei die RMT-PCA und der RMT-Test die Kreuzkorrelationsmatrix von Zeitreihen nutzen. Diese Methodik wird auch auf hochfrequente Aktienpreise in den japanischen und amerikanischen Märkten angewendet, um deren Effektivität bei der Identifizierung von trendy Geschäftsfeldern im Finanzmarkt zu demonstrieren.
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Generalized Principal Component Analysis, Fachbücher von Shankar Sastry, Yi Ma, René VidalDas Buch "Generalized Principal Component Analysis" bietet eine umfassende Einführung in die neuesten Fortschritte der mathematischen Theorie und der rechnerischen Werkzeuge zur Modellierung hochdimensionaler Daten, die aus einem oder mehreren niederdimensionalen Unterräumen oder Mannigfaltigkeiten stammen und potenziell durch Rauschen, grobe Fehler oder Ausreisser beeinträchtigt sind. Die Herausforderungen, die mit dieser Thematik verbunden sind, erfordern die Entwicklung neuer algebraischer, geometrischer, statistischer und rechnerischer Methoden für eine effiziente und robuste Schätzung sowie Segmentierung von Unterräumen. Darüber hinaus werden interessante Anwendungen dieser neuen Methoden in Bereichen wie Bildverarbeitung, Bild- und Video-Segmentierung, Gesichtserkennung und Clustering sowie hybride Systemidentifikation vorgestellt. Das Buch richtet sich an Studierende und angehende Forscher in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Computer Vision, Bild- und Signalverarbeitung sowie Systemtheorie und enthält zahlreiche Illustrationen, Beispiele und Übungen. Es ist weitgehend selbstständig und umfasst drei Anhänge, die grundlegende Konzepte und Prinzipien aus Statistik, Optimierung und algebraischer Geometrie zusammenfassen.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Forster, Otto: Analysis 3Analysis 3 , Maß- und Integrationstheorie, Integralsätze im IRn und Anwendungen , Domlager > Sportfederung , Auflage: 8., verb. Aufl. 2017, Erscheinungsjahr: 20170222, Produktform: Kartoniert, Beilage: Book, Titel der Reihe: Aufbaukurs Mathematik##, Autoren: Forster, Otto, Auflage: 17008, Auflage/Ausgabe: 8., verb. Aufl. 2017, Seitenzahl/Blattzahl: 312, Abbildungen: 38 schwarz-weiße Abbildungen, Bibliographie, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Mathematical Analysis, Keyword: Fourier-Integrale;Gaußscher Integralsatz;Lebesgue;Potentialgleichung;Transformationsformel, Fachschema: Gleichung / Integralgleichung~Integralrechnung~Integration (mathematisch) / Integralrechnung~Analysis~Calculus~Infinitesimalrechnung, Fachkategorie: Analysis, Imprint-Titels: Springer Spektrum, Warengruppe: HC/Mathematik/Sonstiges, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 241, Breite: 169, Höhe: 20, Gewicht: 556, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Principal Component Analysis and Randomness Test for Big Data Analysis, Fachbücher von Mieko Tanaka-Yamawaki, Yumihiko IkuraDas Buch "Principal Component Analysis and Randomness Test for Big Data Analysis" bietet einen innovativen Ansatz zur Analyse grosser, rechteckiger numerischer Datensätze, die als Big Data bezeichnet werden. Der Fokus liegt darauf, die Bedeutung der Daten sofort zu erfassen, ohne sich in den Details einzelner Datenpunkte zu verlieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden der Hauptkomponentenanalyse, Zufallstests und Visualisierungstechniken zeichnet sich der vorgestellte Ansatz durch seine Universalität und Einfachheit aus, unabhängig von Datentypen, -strukturen oder spezifischen wissenschaftlichen Disziplinen. Die mathematische Grundlage wird eingehend behandelt, wobei die RMT-PCA und der RMT-Test die Kreuzkorrelationsmatrix von Zeitreihen nutzen. Diese Methodik wird auch auf hochfrequente Aktienpreise in den japanischen und amerikanischen Märkten angewendet, um deren Effektivität bei der Identifizierung von trendy Geschäftsfeldern im Finanzmarkt zu demonstrieren.117,69 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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