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基于矩阵分解的信息融合方法与应用
¥56.2(7.2折)定价:¥78.0大数据技术的发展,累积了大量的多源异构数据,挖掘这些数据背后蕴藏的价值,有助于推动科研人员发现科学规律的步伐。本书介绍了目前流行的多视角学习融合方法,并针对现有方法的不足,研究了基于矩阵分解的信息融合模型、考虑图正则化的矩阵分解融合模型和基于矩阵分解的预测模型,并将其应用到跨模态信息检索等任务中。 本书最后也详细介绍了最新的多视角数据整合方法及原理,以供业内同行和致力于机器学习的研究人员借鉴...
大数据技术的发展,累积了大量的多源异构数据,挖掘这些数据背后蕴藏的价值,有助于推动科研人员发现科学规律的步伐。本书介绍了目前流行的多视角学习融合方法,并针对现有方法的不足,研究了基于矩阵分解的信息融合模型、考虑图正则化的矩阵分解融合模型和基于矩阵分解的预测模型,并将其应用到跨模态信息检索等任务中。 本书最后也详细介绍了最新的多视角数据整合方法及原理,以供业内同行和致力于机器学习的研究人员借鉴...
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