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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms)
☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页
Lars Eldén 作者
Society for Industrial and Applied Mathematics
译者
2007-04-09 出版日期
184 页数
USD 69.00 价格
Paperback
丛书系列
9780898716269 图书编码

Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms) 在线电子书 图书标签: 数据挖掘  MATRIX  模式识别  机器学习  数学  DataMining  矩阵论  矩阵   

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发表于2024-06-01

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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms) 在线电子书 用户评价

评分☆☆☆☆☆

很有条理。

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这本书简直太好了！

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理论方面从计算的角度出发说明了很多实际矩阵计算中需要解决的问题——如浮点运算误差等。从思想上而言，矩阵计算和数据挖掘的关系确实说得很清楚，但是细节论证并不算严谨。本书的应用部分写得很不错，可以看到线性代数和矩阵方法在数据挖掘和模式识别中的运用。因此本书更加适合有线性代数和数据挖掘等基础的人阅读。

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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms) 在线电子书 图书描述

Several very powerful numerical linear algebra techniques are available for solving problems in data mining and pattern recognition. This application-oriented book describes how modern matrix methods can be used to solve these problems, gives an introduction to matrix theory and decompositions, and provides students with a set of tools that can be modified for a particular application. Part I gives a short introduction to a few application areas before presenting linear algebra concepts and matrix decompositions that students can use in problem-solving environments such as MATLAB. In Part II, linear algebra techniques are applied to data mining problems. Part III is a brief introduction to eigenvalue and singular value algorithms. The applications discussed include classification of handwritten digits, text mining, text summarization, pagerank computations related to the Google search engine, and face recognition. Exercises and computer assignments are available on a Web page that supplements the book.

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Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms) 在线电子书 读后感

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