Representation in Machine Learning
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Sprache:Englisch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
20.01.2023
Verlag
Springer Nature SingaporeSeitenzahl
93 (Printausgabe)
Dateigröße
4204 KB
Auflage
1st ed. 2023
Sprache
Englisch
EAN
9789811979088
This book provides a concise but comprehensive guide to representation, which forms the core of Machine Learning (ML). State-of-the-art practical applications involve a number of challenges for the analysis of high-dimensional data. Unfortunately, many popular ML algorithms fail to perform, in both theory and practice, when they are confronted with the huge size of the underlying data. Solutions to this problem are aptly covered in the book.
In addition, the book covers a wide range of representation techniques that are important for academics and ML practitioners alike, such as Locality Sensitive Hashing (LSH), Distance Metrics and Fractional Norms, Principal Components (PCs), Random Projections and Autoencoders. Several experimental results are provided in the book to demonstrate the discussed techniques' effectiveness.Kundinnen und Kunden meinen
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