Principal Manifold Learning by Sparse Grids

The construction of lower-dimensional manifolds from high-dimensional data is an important task in data mining, machine learning and statistics. The authors consider principal manifolds as a regularized, non-linear empirical quantization error functional.

Подобные документы не найдены.

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.