Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds
Multivariate Data Analysis on Matrix Manifolds - Michele Gallo,Nickolay Trendafilov Nedostupné

Kniha ( pevná vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Let na měsíc

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Let na měsíc

This graduate-level textbook aims to give a unified presentation and solution of several commonly used techniques for multivariate data analysis (MDA). Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software… Přejít na celý popis

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis

This graduate-level textbook aims to give a unified presentation and solution of several commonly used techniques for multivariate data analysis (MDA). Unlike similar texts, it treats the MDA problems as optimization problems on matrix manifolds defined by the MDA model parameters, allowing them to be solved using (free) optimization software Manopt. The book includes numerous in-text examples as well as Manopt codes and software guides, which can be applied directly or used as templates for solving similar and new problems. The first two chapters provide an overview and essential background for studying MDA, giving basic information and notations. Next, it considers several sets of matrices routinely used in MDA as parameter spaces, along with their basic topological properties. A brief introduction to matrix (Riemannian) manifolds and optimization methods on them with Manopt complete the MDA prerequisite. The remaining chapters study individual MDA techniques in depth. The number ofexercises complement the main text with additional information and occasionally involve open and/or challenging research questions. Suitable fields include computational statistics, data analysis, data mining and data science, as well as theoretical computer science, machine learning and optimization. It is assumed that the readers have some familiarity with MDA and some experience with matrix analysis, computing, and optimization. 

Sdílet

Nakladatel
Springer Nature Switzerland AG
Rozměr
241 x 163 x 29
jazyk
angličtina
Vazba
pevná vazba
Hmotnost
920 g
isbn
978-3-030-76973-4
Počet stran
450
datum vydání
16.09.2021
ean
9783030769734

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

5 hvězdiček 4 hvězdičky 3 hvězdičky 2 hvězdičky 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost