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9781493979127 - Generalized Principal Component Analysis: 40 di Vidal, Ren; Ma, Yi; Sastry, Shankar (18 risultati)
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Books From California, Simi Valley, CA, U.S.A.
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paperback. Condizione: Very Good.
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 89,66
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 92,02
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. pp. 566.
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 92,54
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 82,12
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 10 disponibili
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 84,91
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 93,07
Spedizione EUR 17,35
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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EUR 72,75
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Generalized Principal Component Analysis | René Vidal (u. a.) | Taschenbuch | Interdisciplinary Applied Mathematics | xxxii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9781493979127 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLingua: Inglese
Editore: Springer New York, Springer US, 2018
ISBN 10: 1493979124 ISBN 13: 9781493979127
EUR 85,05
Spedizione EUR 64,48
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive introduction to the latest advances in the mathematical theory and computational tools for modeling high-dimensional data drawn from one or multiple low-dimensional subspaces (or manifolds) and potentially corrupted by noise, gross errors, or outliers. This challenging task requires the development of new algebraic, geometric, statistical, and computational methods for efficient and robust estimation and segmentation of one or multiple subspaces. The book also presents interesting real-world applications of these new methods in image processing, image and video segmentation, face recognition and clustering, and hybrid system identification etc. This book is intended to serve as a textbook for graduate students and beginning researchers in data science, machine learning, computer vision, image and signal processing, and systems theory. It contains ample illustrations, examples, and exercises and is made largely self-contained with three Appendices which survey basic concepts and principles from statistics, optimization, and algebraic-geometry used in this book.RenéVidalis a Professor of Biomedical Engineering and Director of the Vision Dynamics and Learning Lab at The Johns Hopkins University.Yi Mais Executive Dean and Professor at the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University.S. Shankar Sastryis Dean of the College of Engineering, Professor of Electrical Engineering and Computer Science and Professor of Bioengineering at the University of California, Berkeley.
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics, 40)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 133,42
Spedizione EUR 28,91
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
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Generalized Principal Component Analysis (eng)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 93,79
Spedizione EUR 7,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Print on Demand pp. 566.
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLingua: Inglese
Editore: Springer New York Apr 2018, 2018
ISBN 10: 1493979124 ISBN 13: 9781493979127
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 80,24
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a comprehensive introduction to the latest advances in the mathematical theory and computational tools for modeling high-dimensional data drawn from one or multiple low-dimensional subspaces (or manifolds) and potentially corrupted by noise, gross errors, or outliers. This challenging task requires the development of new algebraic, geometric, statistical, and computational methods for efficient and robust estimation and segmentation of one or multiple subspaces. The book also presents interesting real-world applications of these new methods in image processing, image and video segmentation, face recognition and clustering, and hybrid system identification etc. This book is intended to serve as a textbook for graduate students and beginning researchers in data science, machine learning, computer vision, image and signal processing, and systems theory. It contains ample illustrations, examples, and exercises and is made largely self-contained with three Appendices which survey basic concepts and principles from statistics, optimization, and algebraic-geometry used in this book.RenéVidalis a Professor of Biomedical Engineering and Director of the Vision Dynamics and Learning Lab at The Johns Hopkins University.Yi Mais Executive Dean and Professor at the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University.S. Shankar Sastryis Dean of the College of Engineering, Professor of Electrical Engineering and Computer Science and Professor of Bioengineering at the University of California, Berkeley. 600 pp. Englisch.
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EUR 68,62
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces fundamental statistical, geometric and algebraic conceptsEncompasses relevant data clustering and modeling methods in machine learningAddresses a general class of unsupervised learning problemsGeneralizes the theory and me.
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Generalized Principal Component Analysis (Interdisciplinary Applied Mathematics)
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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EUR 108,36
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Generalized Principal Component Analysis
Libro 41 di 53: Interdisciplinary Applied MathematicsLingua: Inglese
Editore: Springer, Springer Apr 2018, 2018
ISBN 10: 1493979124 ISBN 13: 9781493979127
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a comprehensive introduction to the latest advances in the mathematical theory and computational tools for modeling high-dimensional data drawn from one or multiple low-dimensional subspaces (or manifolds) and potentially corrupted by noise, gross errors, or outliers. This challenging task requires the development of new algebraic, geometric, statistical, and computational methods for efficient and robust estimation and segmentation of one or multiple subspaces. The book also presents interesting real-world applications of these new methods in image processing, image and video segmentation, face recognition and clustering, and hybrid system identification etc.This book is intended to serve as a textbook for graduate students and beginning researchers in data science, machine learning, computer vision, image and signal processing, and systems theory. It contains ample illustrations, examples, and exercises and is made largely self-contained with three Appendices which survey basic concepts and principles from statistics, optimization, and algebraic-geometry used in this book.René Vidal is a Professor of Biomedical Engineering and Director of the Vision Dynamics and Learning Lab at The Johns Hopkins University. Yi Ma is Executive Dean and Professor at the School of Information Science and Technology at ShanghaiTech University. S. Shankar Sastry is Dean of the College of Engineering, Professor of Electrical Engineering and Computer Science and Professor of Bioengineering at the University of California, Berkeley.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 600 pp. Englisch.
