Principal Manifold Learning by Sparse Grids - Статья

бесплатно 0
4.5 43
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.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:



Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?