9783540341376 - subspace, latent structure and feature selection: statistical and optimization perspectives workshop, slsfs 2005 bohinj, slovenia, february 23-25, 2005, revised selected papers: 3940 (16 risultati)
Subspace, Latent Structure and Feature Selection: Statistical and Optimization Perspectives Workshop, SLSFS 2005 Bohinj, Slovenia, February 23-25, . Computer Science and General Issues)
Saunders, Craig [Editor]; Grobelnik, Marko [Editor]; Gunn, Steve [Editor]; Shawe-Taylor, John [Editor];
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Subspace, Latent Structure and Feature Selection: Statistical and Optimization Perspectives Workshop, SLSFS 2005 Bohinj, Slovenia, February 23-25, . Papers (Lecture Notes in Computer Science)
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Subspace, Latent Structure And Feature Selection : Statistical And Optimization Perspectives Workshop, SLSFS 2005 Bohinj, Slovenia, February 23-25, 2005 Revised Selected Papers
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Subspace, Latent Structure and Feature Selection | Statistical and Optimization Perspectives Workshop, SLSFS 2005 Bohinj, Slovenia, February 23-25, 2005, Revised Selected Papers | Craig Saunders (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2006 | Springer | EAN 9783540341376 | Verantwortliche Person für d…ie EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Subspace, Latent Structure And Feature Selection : Statistical And Optimization Perspectives Workshop, SLSFS 2005 Bohinj, Slovenia, February 23-25, 2005 Revised Selected Papers
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Subspace, Latent Structure and Feature Selection
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Taschenbuch. Condizione: Neu. 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 fo…r 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.
