高维数据分析中的张量学习理论与算法研究
作 者 ：邓小武著
出版发行 : 中国纺织出版社有限公司 , 2022.12
ISBN号 ：978-7-5229-0107-7
页 数 ： 200
原书定价 : 99.90
开本 : 16开
主题词 : 统计数据-统计分析-算法分析-统计数据-统计分析-张量分析
中图法分类号 : O212.1 ( 数理科学和化学->数学->概率论与数理统计->数理统计 )
内容提要: 现实世界中许多数据以复杂高维形式星现，数据包含非常多的属性或特征，对传统的机器学习是巨大的挑战。为此，本书展开了张量理论、算法及其应用研究。本书首先系统地介绍了张量理论的一些基本概念、基本操作、经典张量分解以及经典张量算法，其次讨论了支持张量数据描述和核支持张量数据描述、OCSTuM和GA-OCSTuM方法、极限张量学习算法、核支持张量环机，最后对该领域未来的发展应用前景做了总结与展望。