POLECAMY
Koszyk
Losowe projekcje Metody algorytmy i wybrane zastosowania
Format:
ibuk
Losowe projekcje (losowe rzutowania) są jednym z narzędzi redukcji wymiaru, które pozwalają rozwiązywać w efektywny sposób problemy oryginalnie sformułowane w bardzo wysokowymiarowych przestrzeniach. Przedstawiony w książce materiał nie obejmuje na pewno całości tematyki losowych projekcji. Książka koncentruje się na problemach decyzyjnych i redukcji wymiaru w skończeniewymiarowych liniowych przestrzeniach rzeczywistych z metryką euklidesową, choć zasięg zastosowań metody losowych projekcji jest znacznie szerszy.
| Rok wydania | 2014 |
|---|---|
| Liczba stron | 188 |
| Kategoria | Inne |
| Wydawca | Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT Andrzej Lang |
| ISBN-13 | 978-83-7837-519-7 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
Ciekawe propozycje
Spis treści
| 1. Przedmowa | |
| 2. Przetwarzanie wielowymiarowych danych i redukcja wymiaru | |
| 2.1. Wiele wymiarów | |
| 2.2. Wielowymiarowość. Przekleństwo czy błogosławieństwo? | |
| 2.3. Analiza danych - zadania | |
| 2.4. Metody redukcji wymiaru | |
| 3. Zanurzenia, lemat Johnsona-Lindenstraussa i koncentracja miary | |
| 3.1. Zanurzenia | |
| 3.2. Lemat Johnsona-Lindenstraussa | |
| 3.3. Koncentracja miary | |
| 3.4. Uwagi | |
| 4. Losowe liniowe projekcje | |
| 4.1. Losowe liniowe normalne projekcje | |
| 4.2. Dowód lematu Johnsona-Lindenstrausa 4.3. Losowe ortogonalne projekcje | |
| 4.4. Losowe projekcje z rzadkimi macierzami przekształcenia | |
| 4.5. Własności iloczynu skalarnego i współczynnika korelacji | |
| 4.6. Projekcje Cauchego | |
| 4.7. Uwagi | |
| 5. Metody losowych projekcji w rozpoznawaniu na podstawie najbliższych sąsiadów | |
| 5.1. Wyznaczanie najbliższych sąsiadów w przestrzeni wysokowymiarowej | |
| 5.2. Przybliżeni najbliżsi sąsiedzi a redukcja wymiaru metodą liniowych projekcji | |
| 5.3. Algorytm M najbliższych sąsiadów | |
| 5.4. Metody grupy klasyfikatorów z udziałem losowych projekcji | |
| 5.5. Uwagi bibliograficzne i inne | |
| 6. Losowe projekcje rozkładów normalnych | |
| 6.1. Liniowe losowe projekcje wielowymiarowych zmiennych losowych o rozkładzie normalnym | |
| 6.2. Macierz kowariancji projekcji rozkładu normalnego | |
| 6.3. Uwagi o projekcjach danych z innych rozkładów | |
| 7. Wykrywanie zmian w procesie | |
| 7.1. Wykrywanie zmian w strumieniu danych | |
| 7.2. Losowe projekcje w statystycznym monitorowaniu procesu | |
| 7.3. Wielowymiarowa karta kontrolna Hotellinga | |
| 7.4. Losowe projekcje w monitorowaniu danych z rozkładów normalnych o dużym wymiarze | |
| 7.5. Własności statystyki Hotellinga w kontekście losowych projekcji | |
| 7.6. Skuteczność wykrywania zmian w rozkładzie przez k wymiarową kartę | |
| 7.7. Eksperymenty symulacyjne | |
| 7.8. Porównanie redukcji wymiaru metodą losowych projekcji z metodą komponentów głównych | |
| 7.9. Uwagi bibliograficzne i komentarze | |
| 8. Losowe projekcje w sieciach neuronowych | |
| 8.1. Sieci samoorganizujące SOM | |
| 8.2. Własności jednokierunkowych sieci sigmoidalnych z wyjściową warstwą losową | |
| 8.3. Sieci radialne | |
| 8.4. Uwagi bibliograficzne | |
| 9. Losowe projekcje w przetwarzaniu obrazów | |
| 9.1. Metody korelacyjne w przetwarzaniu obrazów | |
| 9.2. Losowe projekcje wektorów obrazów | |
| 10. Dodatek I. Macierze i ich własności | |
| 10.1. Podstawowe definicje i własności związane z macierzami | |
| 10.2. Rozkład macierzy według wartości osobliwych | |
| 10.3. Rozkład spektralny macierzy | |
| 10.4. Normy macierzy | |
| 10.5. Pseudoodwrotność macierzy Moore-Penorse | |
| 11. Dodatek II. Probabilistyka | |
| 11.1. Oszacowanie Bonferroni | |
| 11.2. Rozkłady prawdopodobieństwa | |
| 11.3. Funkcja generująca momenty formy kwadratowej wektora losowego o rozkładzie normalnym | |
| 11.4. Rozkład równomierny na wielowymiarowej sferze | |
| 11.5. Nierówności | |
| 11.6. Rozkłady subgaussowskie | |
| Oznaczenia | |
| Bibliografia | |
| Skorowidz | |
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
