Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition (Fundamentals of Algorithms) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
- 数据挖掘
- MATRIX
- 模式识别
- 机器学习
- 数学
- DataMining
- 矩阵论
- 矩阵
Several very powerful numerical linear algebra techniques are available for solving problems in data mining and pattern recognition. This application-oriented book describes how modern matrix methods can be used to solve these problems, gives an introduction to matrix theory and decompositions, and provides students with a set of tools that can be modified for a particular application. Part I gives a short introduction to a few application areas before presenting linear algebra concepts and matrix decompositions that students can use in problem-solving environments such as MATLAB. In Part II, linear algebra techniques are applied to data mining problems. Part III is a brief introduction to eigenvalue and singular value algorithms. The applications discussed include classification of handwritten digits, text mining, text summarization, pagerank computations related to the Google search engine, and face recognition. Exercises and computer assignments are available on a Web page that supplements the book.
具体描述
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书简直太好了！
评分理论方面从计算的角度出发说明了很多实际矩阵计算中需要解决的问题——如浮点运算误差等。从思想上而言，矩阵计算和数据挖掘的关系确实说得很清楚，但是细节论证并不算严谨。本书的应用部分写得很不错，可以看到线性代数和矩阵方法在数据挖掘和模式识别中的运用。因此本书更加适合有线性代数和数据挖掘等基础的人阅读。
评分理论方面从计算的角度出发说明了很多实际矩阵计算中需要解决的问题——如浮点运算误差等。从思想上而言，矩阵计算和数据挖掘的关系确实说得很清楚，但是细节论证并不算严谨。本书的应用部分写得很不错，可以看到线性代数和矩阵方法在数据挖掘和模式识别中的运用。因此本书更加适合有线性代数和数据挖掘等基础的人阅读。
评分理论方面从计算的角度出发说明了很多实际矩阵计算中需要解决的问题——如浮点运算误差等。从思想上而言，矩阵计算和数据挖掘的关系确实说得很清楚，但是细节论证并不算严谨。本书的应用部分写得很不错，可以看到线性代数和矩阵方法在数据挖掘和模式识别中的运用。因此本书更加适合有线性代数和数据挖掘等基础的人阅读。
评分如果学线代的那会儿看这书就不会枯燥了。！
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有