Subspace, Latent Structure and Feature Selection Statistical and Optimization Perspectives Workshop, SLSFS 2005 Bohinj, Slovenia, February 23-25, 2005, Revised Selected Papers
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- Englisch ausgewählt
49,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
16.05.2006
Abbildungen
X, 209 p.
Herausgeber
Craig Saunders + weitereVerlag
Springer BerlinSeitenzahl
209
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,3 cm
Gewicht
347 g
Auflage
2006
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-540-34137-6
Invited Contributions.- Discrete Component Analysis.- Overview and Recent Advances in Partial Least Squares.- Random Projection, Margins, Kernels, and Feature-Selection.- Some Aspects of Latent Structure Analysis.- Feature Selection for Dimensionality Reduction.- Contributed Papers.- Auxiliary Variational Information Maximization for Dimensionality Reduction.- Constructing Visual Models with a Latent Space Approach.- Is Feature Selection Still Necessary?.- Class-Specific Subspace Discriminant Analysis for High-Dimensional Data.- Incorporating Constraints and Prior Knowledge into Factorization Algorithms - An Application to 3D Recovery.- A Simple Feature Extraction for High Dimensional Image Representations.- Identifying Feature Relevance Using a Random Forest.- Generalization Bounds for Subspace Selection and Hyperbolic PCA.- Less Biased Measurement of Feature Selection Benefits.
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