Opis
SPIS TREŚCI1. Przedmowa2. Przetwarzanie wielowymiarowych danych i redukcja wymiaru2.1. Wiele wymiarów2.2. Wielowymiarowość. Przekleństwo czy błogosławieństwo?2.3. Analiza danych – zadania2.4. Metody redukcji wymiaru3. Zanurzenia, lemat Johnsona-Lindenstraussa i koncentracja miary3.1. Zanurzenia3.2. Lemat Johnsona-Lindenstraussa3.3. Koncentracja miary3.4. Uwagi4. Losowe liniowe projekcje4.1. Losowe liniowe normalne projekcje4.2. Dowód lematu Johnsona-Lindenstrausa 4.3. Losowe ortogonalne projekcje4.4. Losowe projekcje z rzadkimi macierzami przekształcenia4.5. Własności iloczynu skalarnego i współczynnika korelacji4.6. Projekcje Cauchego4.7. Uwagi5. Metody losowych projekcji w rozpoznawaniu na podstawie najbliższych sąsiadów5.1. Wyznaczanie najbliższych sąsiadów w przestrzeni wysokowymiarowej5.2. Przybliżeni najbliżsi sąsiedzi a redukcja wymiaru metodą liniowych projekcji5.3. Algorytm M najbliższych sąsiadów5.4. Metody grupy klasyfikatorów z udziałem losowych projekcji5.5. Uwagi bibliograficzne i inne6. Losowe projekcje rozkładów normalnych6.1. Liniowe losowe projekcje wielowymiarowych zmiennych losowych o rozkładzie normalnym6.2. Macierz kowariancji projekcji rozkładu normalnego6.3. Uwagi o projekcjach danych z innych rozkładów7. Wykrywanie zmian w procesie7.1. Wykrywanie zmian w strumieniu danych7.2. Losowe projekcje w statystycznym monitorowaniu procesu7.3. Wielowymiarowa karta kontrolna Hotellinga7.4. Losowe projekcje w monitorowaniu danych z rozkładów normalnych o dużym wymiarze7.5. Własności statystyki Hotellinga w kontekście losowych projekcji7.6. Skuteczność wykrywania zmian w rozkładzie przez k wymiarową kartę7.7. Eksperymenty symulacyjne7.8. Porównanie redukcji wymiaru metodą losowych projekcji z metodą komponentów głównych7.9. Uwagi bibliograficzne i komentarze8. Losowe projekcje w sieciach neuronowych8.1. Sieci samoorganizujące SOM8.2. Własności jednokierunkowych sieci sigmoidalnych z wyjściową warstwą losową8.3. Sieci radialne8.4. Uwagi bibliograficzne9. Losowe projekcje w przetwarzaniu obrazów9.1. Metody korelacyjne w przetwarzaniu obrazów9.2. Losowe projekcje wektorów obrazów10. Dodatek I. Macierze i ich własności10.1. Podstawowe definicje i własności związane z macierzami10.2. Rozkład macierzy według wartości osobliwych10.3. Rozkład spektralny macierzy10.4. Normy macierzy10.5. Pseudoodwrotność macierzy Moore-Penorse11. Dodatek II. Probabilistyka11.1. Oszacowanie Bonferroni11.2. Rozkłady prawdopodobieństwa11.3. Funkcja generująca momenty formy kwadratowej wektora losowego o rozkładzie normalnym11.4. Rozkład równomierny na wielowymiarowej sferze11.5. Nierówności11.6. Rozkłady subgaussowskieOznaczeniaBibliografiaSkorowidz
Podręczniki szkolne
doradca podatkowy toruń, dni tygodnia po ukrainsku, karolina mazurkiewicz, xli lo im. joachima lelewela, czy dostanę emeryturę po 10 latach pracy, kurs kadrowy online
