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Multiview Machine Learning

Multiview Machine Learning.
Urheber: .Sun, Shiliang; Mao, Liang; Dong, Ziang; Wu, Lidan
Verlag: Springer Singapore.
23,5 x 15,5 cm. 17 Tabellen, farbig, 3 Abbildungen, schwarz-weiß, 7 Abbildungen, farbig. Seiten: 149.
ISBN-13: 9789811330285.
Erscheinungsdatum: 17.01.2019

Dieses Buch bietet eine einzigartige, ausführliche Diskussion über Multiview-Lernen, einen der am schnellsten wachsenden Bereiche des maschinellen Lernens. Multiview Learning hat sich als gute theoretische Grundlage und großer praktischer Erfolg erwiesen. Dieses Buch beschreibt die Modelle und Algorithmen des Multiview-Lernens in der Realdatenanalyse. Das Lernen mit mehreren Ansichten zur Verbesserung der Generalisierungsleistung wird auch als Datenfusion oder Datenintegration aus mehreren Funktionssätzen bezeichnet. Dieses in sich geschlossene Buch ist für die multimodale Lernforschung geeignet und erfordert nur minimale Vorkenntnisse der grundlegenden Konzepte in diesem Bereich. Es ist auch eine wertvolle Referenzquelle für Forscher, die im Bereich des maschinellen Lernens und auch in verschiedenen Anwendungsbereichen arbeiten.

Inhalt:
Künstliche Intelligenz
Datenbanken
Data Mining
Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Mustererkennung
Maschinelles Sehen, Bildverstehen
Bildverarbeitung

View Construction; Datenintegration; Semi-Supervised Learning; Machine Learning; Multiview Learning; Subspace Learning; Supervised Learning; Clustering; Transfer Learning; Deep Learning; Multitask Learning; Multi-Modales Lernen; Aktives Lernen; Datenfusionen