Learning Representation for Multi-View Data Analysis Models and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2018
Serie: Libro 58 di 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
- Rilegato
- Nuovo
Condizione: Nuovo
EUR 173,86
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This book equips readers to handle complex multi-view data representation, centered around several major visual applications, sharing many tips and insights through a unified learning framework. This framework is able to model most existing multi-view learning and domain adaptation, enriching readers' understanding from their similarity, and differences based on data organization and problem settings, as well as the research goal.A comprehensive review exhaustively provides the key recent research on multi-view data analysis, i.e., multi-view clustering, multi-view classification, zero-shot learning, and domain adaption. More practical challenges in multi-view data analysis are discussed including incomplete, unbalanced and large-scale multi-view learning. Learning Representation for Multi-View Data Analysis covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 536. …
Codice articolo IB-844725
- Titolo
- Learning Representation for Multi-View Data Analysis Models and Applications
- Autore
- Yun Fu, Zhengming Ding, Handong Zhao
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030007332
- ISBN 13
- 9783030007331
- Peso dell'articolo
- 536 grammi
- Serie
- Libro 58 di 66: Advanced Information and Knowledge Processing
This book equips readers to handle complex multi-view data representation, centered around several major visual applications, sharing many tips and insights through a unified learning framework. This framework is able to model most existing multi-view learning and domain adaptation, enriching readers’ understanding from their similarity, and differences based on data organization and problem settings, as well as the research goal.
A comprehensive review exhaustively provides the key recent research on multi-view data analysis, i.e., multi-view clustering, multi-view classification, zero-shot learning, and domain adaption. More practical challenges in multi-view data analysis are discussed including incomplete, unbalanced and large-scale multi-view learning. Learning Representation for Multi-View Data Analysis covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book equips readers to handle complex multi-view data representation, centered around several major visual applications, sharing many tips and insights through a unified learning framework. This framework is able to model most existing multi-view learning and domain adaptation, enriching readers’ understanding from their similarity, and differences based on data organization and problem settings, as well as the research goal.
A comprehensive review exhaustively provides the key recent research on multi-view data analysis, i.e., multi-view clustering, multi-view classification, zero-shot learning, and domain adaption. More practical challenges in multi-view data analysis are discussed including incomplete, unbalanced and large-scale multi-view learning. Learning Representation for Multi-View Data Analysis covers a wide range of applications in the research fields of big data, human-centered computing, pattern recognition, digital marketing, web mining, and computer vision."Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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