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數(shù)據(jù)分析——基礎(chǔ)、模型及應(yīng)用 讀者對(duì)象:(1)本書淺顯易懂,實(shí)例豐富,可作為高等院校本科生、研究生學(xué)習(xí)人工智能的參考; (2)本書提供了矩陣分解、張量分解、深度學(xué)習(xí)的模型、評(píng)價(jià)算法及應(yīng)用實(shí)例,對(duì)從事知識(shí)發(fā)現(xiàn)、智能信息處理、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員也有較大的參考價(jià)值
本書以基礎(chǔ)、模型及應(yīng)用為主線,介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典模型以及相關(guān)應(yīng)用.內(nèi)容包括非負(fù)矩陣分解、張量分解、深度學(xué)習(xí)、寬度學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型與學(xué)習(xí)方法,以及作者對(duì)相關(guān)模型的擴(kuò)展及其在多視角聚類、地理傳感數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)及蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.本書內(nèi)容全面,深入淺出,既詳細(xì)介紹了基本概念、思想和算法,也提供了大量示例、圖表和對(duì)比分析.
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