Spectral methods in machine learning and new strategies for very large datasets

Spectral methods are of fundamental importance in statistics and machine learning, because they underlie algorithms from classical principal components analysis to more recent approaches that exploit manifold structure. In most cases, the core technical problem can be reduced to computing a low-rank...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS Ročník 106; číslo 2; s. 369
Hlavní autoři:	Belabbas, Mohamed-Ali, Wolfe, Patrick J
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 13.01.2009
Témata:	Algorithms Artificial Intelligence Data Interpretation, Statistical Databases, Factual Information Storage and Retrieval - methods Methods Models, Statistical Software
ISSN:	1091-6490, 1091-6490
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!