具体描述
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
multi-dimensional scaling 被引用最多的参考手册，包括各种变种和对数据的认识，事无巨细，这点很有价值。MDS 作为传统降维方法只能应付小高维，如今看来已经没多少实用价值。其中 non-metric MDS 首先引入数值优化方法来计算 embedding，在历史上可以算是开了非线性降维方法的头。
评分multi-dimensional scaling 被引用最多的参考手册，包括各种变种和对数据的认识，事无巨细，这点很有价值。MDS 作为传统降维方法只能应付小高维，如今看来已经没多少实用价值。其中 non-metric MDS 首先引入数值优化方法来计算 embedding，在历史上可以算是开了非线性降维方法的头。
评分multi-dimensional scaling 被引用最多的参考手册，包括各种变种和对数据的认识，事无巨细，这点很有价值。MDS 作为传统降维方法只能应付小高维，如今看来已经没多少实用价值。其中 non-metric MDS 首先引入数值优化方法来计算 embedding，在历史上可以算是开了非线性降维方法的头。
评分multi-dimensional scaling 被引用最多的参考手册，包括各种变种和对数据的认识，事无巨细，这点很有价值。MDS 作为传统降维方法只能应付小高维，如今看来已经没多少实用价值。其中 non-metric MDS 首先引入数值优化方法来计算 embedding，在历史上可以算是开了非线性降维方法的头。
评分multi-dimensional scaling 被引用最多的参考手册，包括各种变种和对数据的认识，事无巨细，这点很有价值。MDS 作为传统降维方法只能应付小高维，如今看来已经没多少实用价值。其中 non-metric MDS 首先引入数值优化方法来计算 embedding，在历史上可以算是开了非线性降维方法的头。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有