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  • Produktbild: Subspace, Latent Structure and Feature Selection
  • Produktbild: Subspace, Latent Structure and Feature Selection

Subspace, Latent Structure and Feature Selection Statistical and Optimization Perspectives Workshop, SLSFS 2005 Bohinj, Slovenia, February 23-25, 2005, Revised Selected Papers

Aus der Reihe Lecture Notes in Computer Science

51,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.05.2006

Herausgeber

Craig Saunders + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

209

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,3 cm

Gewicht

347 g

Auflage

2006

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-34137-6

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.05.2006

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

209

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,3 cm

Gewicht

347 g

Auflage

2006

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-34137-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Invited Contributions.- Discrete Component Analysis.- Overview and Recent Advances in Partial Least Squares.- Random Projection, Margins, Kernels, and Feature-Selection.- Some Aspects of Latent Structure Analysis.- Feature Selection for Dimensionality Reduction.- Contributed Papers.- Auxiliary Variational Information Maximization for Dimensionality Reduction.- Constructing Visual Models with a Latent Space Approach.- Is Feature Selection Still Necessary?.- Class-Specific Subspace Discriminant Analysis for High-Dimensional Data.- Incorporating Constraints and Prior Knowledge into Factorization Algorithms – An Application to 3D Recovery.- A Simple Feature Extraction for High Dimensional Image Representations.- Identifying Feature Relevance Using a Random Forest.- Generalization Bounds for Subspace Selection and Hyperbolic PCA.- Less Biased Measurement of Feature Selection Benefits.