Subspace, Latent Structure and Feature Selection
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mai 2006, 2006
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 224 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783540341376
- Titolo
- Subspace, Latent Structure and Feature Selection
- Autore
- Craig Saunders
- Editore
- Springer, Springer Mai 2006
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540341374
- ISBN 13
- 9783540341376
- Peso dell'articolo
- 347 grammi
- Dimensioni
- 235x155x13 mm
This book constitutes the thoroughly refereed post-proceedings of the PASCAL (pattern analysis, statistical modelling and computational learning) Statistical and Optimization Perspectives Workshop on Subspace, Latent Structure and Feature Selection techniques, SLSFS 2005. The 9 revised full papers presented together with 5 invited papers reflect the key approaches that have been developed for subspace identification and feature selection using dimension reduction techniques, subspace methods, random projection methods, among others.
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