Envío a todo Costa Rica por solo ₡1490 

Enviar a
Costa Rica
0

Mi Cuenta

  • argentina
  • chile
  • colombia
  • españa
  • méxico
  • perú
  • estados unidos
  • internacional

menú

Selecciona tu país

América

Europa

Resto del mundo

portada Matrix Factorization for Multimedia Clustering: Models, Techniques, Optimization and Applications (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
269
Encuadernación
Tapa Dura
Dimensiones
23.4 x 15.6 x 1.6 cm
ISBN13
9781837241996

Matrix Factorization for Multimedia Clustering: Models, Techniques, Optimization and Applications (en Inglés)

Che, Hangjun; Wang, Xin; He, Xing (Autor) · Institution of Engineering & Technology · Tapa Dura

Matrix Factorization for Multimedia Clustering: Models, Techniques, Optimization and Applications (en Inglés) - Che, Hangjun; Wang, Xin; He, Xing

Libro Nuevo Importado
Envío: 8 a 10 días háb.
₡ 78.346
Costos de importación y 13% IVA incluídos en el precio ✅
Libro Nuevo

Quedan 100 unidades

₡ 78.346
Llega entre el 19 Ago y el 25 Ago a Costa Rica. Seleccionar ubicación

Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista

Ir a Mis Listas
Calcula el costo de envío

Reseña del libro "Matrix Factorization for Multimedia Clustering: Models, Techniques, Optimization and Applications (en Inglés)"

Clustering is a fundamental problem in multimedia information processing. This co-authored book explores clustering principles through advanced data analysis techniques, such as matrix and tensor factorization, which are highly relevant for multimedia information processing. Multimedia data may exhibit various forms of noise represented from multiple perspectives, making traditional clustering approaches less effective. The authors consider complex conditions such as noise sensitivity and discuss methods to address these challenges in the context of multimedia data. They also examine popular regularization techniques, providing theoretical analyses that demonstrate the relationship between regularization and clustering performance. Matrix Factorization for Multimedia Clustering: Models, techniques, optimization and applications will serve as a solid advanced reference for researchers, scientists, engineers and advanced students who wish to implement practical tasks through clustering formulations. Additionally, the authors provide a detailed description of convergence theory to enable readers to conduct the corresponding algorithm analyses. They investigate novel regularization techniques, such as self-paced learning, optimal graph learning, and diversity regularization, to uncover the geometric structure of data. These techniques are beneficial for enhancing clustering performance. Furthermore, they demonstrate the efficiency of these regularization techniques through theoretical analyses, practical experiments and applications in real-world datasets.

Opiniones del libro

Ver más opiniones de clientes
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)

Preguntas frecuentes sobre el libro

¿El libro es original?

Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.

¿En qué Idioma está escrito el libro?

El libro está escrito en Inglés.

¿Cuál es la encuadernación de este libro?

La encuadernación de esta edición es Tapa Dura.

Preguntas y respuestas sobre el libro

¿Tienes una pregunta sobre el libro? Inicia sesión para poder agregar tu propia pregunta.

Opiniones sobre Buscalibre

Ver más opiniones de clientes