Losowe projekcje Metody algorytmy i wybrane zastosowania
196 Kč 227 Kč
SPIS TREŚCI
\n- \n
- Przedmowa \n
- Przetwarzanie wielowymiarowych danych i redukcja wymiaru \n
2.1. Wiele wymiarów\n2.2. Wielowymiarowość. Przekleństwo czy błogosławieństwo?\n2.3. Analiza danych - zadania\n2.4. Metody redukcji wymiaru
\n- \n
- Zanurzenia, lemat Johnsona-Lindenstraussa i koncentracja miary \n
3.1. Zanurzenia\n3.2. Lemat Johnsona-Lindenstraussa\n3.3. Koncentracja miary\n3.4. Uwagi
\n- \n
- Losowe liniowe projekcje \n
4.1. Losowe liniowe normalne projekcje\n4.2. Dowód lematu Johnsona-Lindenstrausa 4.3. Losowe ortogonalne projekcje\n4.4. Losowe projekcje z rzadkimi macierzami przekształcenia\n4.5. Własności iloczynu skalarnego i współczynnika korelacji\n4.6. Projekcje Cauchego\n4.7. Uwagi
\n- \n
- Metody losowych projekcji w rozpoznawaniu na podstawie najbliższych sąsiadów \n
5.1. Wyznaczanie najbliższych sąsiadów w przestrzeni wysokowymiarowej\n5.2. Przybliżeni najbliżsi sąsiedzi a redukcja wymiaru metodą liniowych projekcji\n5.3. Algorytm M najbliższych sąsiadów\n5.4. Metody grupy klasyfikatorów z udziałem losowych projekcji\n5.5. Uwagi bibliograficzne i inne
\n- \n
- Losowe projekcje rozkładów normalnych \n
6.1. Liniowe losowe projekcje wielowymiarowych zmiennych losowych o rozkładzie normalnym\n6.2. Macierz kowariancji projekcji rozkładu normalnego\n6.3. Uwagi o projekcjach danych z innych rozkładów
\n- \n
- Wykrywanie zmian w procesie \n
7.1. Wykrywanie zmian w strumieniu danych\n7.2. Losowe projekcje w statystycznym monitorowaniu procesu\n7.3. Wielowymiarowa karta kontrolna Hotellinga\n7.4. Losowe projekcje w monitorowaniu danych z rozkładów normalnych o dużym wymiarze\n7.5. Własności statystyki Hotellinga w kontekście losowych projekcji\n7.6. Skuteczność wykrywania zmian w rozkładzie przez k wymiarową kartę\n7.7. Eksperymenty symulacyjne\n7.8. Porównanie redukcji wymiaru metodą losowych projekcji z metodą komponentów głównych\n7.9. Uwagi bibliograficzne i komentarze
\n- \n
- Losowe projekcje w sieciach neuronowych \n
8.1. Sieci samoorganizujące SOM\n8.2. Własności jednokierunkowych sieci sigmoidalnych z wyjściową warstwą losową\n8.3. Sieci radialne\n8.4. Uwagi bibliograficzne
\n- \n
- Losowe projekcje w przetwarzaniu obrazów \n
9.1. Metody korelacyjne w przetwarzaniu obrazów\n9.2. Losowe projekcje wektorów obrazów
\n- \n
- Dodatek I. Macierze i ich własności \n
10.1. Podstawowe definicje i własności związane z macierzami\n10.2. Rozkład macierzy według wartości osobliwych\n10.3. Rozkład spektralny macierzy\n10.4. Normy macierzy\n10.5. Pseudoodwrotność macierzy Moore-Penorse
\n- \n
- Dodatek II. Probabilistyka \n
11.1. Oszacowanie Bonferroni\n11.2. Rozkłady prawdopodobieństwa\n11.3. Funkcja generująca momenty formy kwadratowej wektora losowego o rozkładzie normalnym\n11.4. Rozkład równomierny na wielowymiarowej sferze\n11.5. Nierówności\n11.6. Rozkłady subgaussowskie
\nOznaczenia\nBibliografia\nSkorowidz
\nAutor: | Steffen Huber |
Nakladatel: | Exit |
ISBN: | 9788378370338 |
Rok vydání: | 2013 |
Jazyk : | Polština |
Vazba: | měkká |
Počet stran: | 186 |
-
Tom 1. Modelowanie procesów fizjologi...
-
Algorytmy sterowania wielostadialnymi...
Drąg Paweł
-
Analiza danych w systemach Internetu ...
-
Luter i luteranizm.
Denifle, Heinrich
-
Zbiory rozmyte typu 2. Zastosowania w...
Niewiadomski Adam
-
Statystyczne systemy uczące się
Koronacki Jacek
-
Modelowanie poziomu płac w mikro i ma...
Andrzej H. Jasiński, Paweł Głodek, Magdalena Jurc
-
Własności i algorytmy rozwiązywania p...
Wodecki Mieczysław
-
Paradygmat agentowy w informatyce
-
Wspomaganie interakcji człowiek-kompu...
Marek Matulewski, Sylwia Konecka, Paweł Fajfer, Adam Wojciechowski
-
Wybrane algorytmy optymalizacji
Marian Pietraszewski, Stanisław Chudy
-
Pętla Raduńska i Żuławska Przewodnik ...
Lang Andrzej
-
Szybkie liniowe przekształcenia param...
Ewa Solska
-
Selected Model Based Architectures an...
-
Wyzwania współczesnego pielęgniarstwa...
Lewandowska, Anna
-
Obliczenia ewolucyjne w projektowaniu...
Susłow Walery, Słowik Adam, Statkiewicz Michał