Unsupervised Feature Extraction Applied to Bioinformatics

A PCA Based and TD Based Approach

de

Éditeur :

Springer


Paru le : 2019-08-23



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Description

Ce livre propose des applications de la décomposition des tenseurs à l'extraction et à la sélection non supervisées de caractéristiques. L'auteur affirme que bien que les méthodes supervisées, y compris l'apprentissage approfondi, soient devenues populaires, les méthodes non supervisées ont leurs propres avantages. Il soutient que c'est le cas parce que les méthodes non supervisées sont faciles à apprendre puisque la décomposition des tenseurs est une méthode linéaire conventionnelle. Ce livre part de l'algèbre linéaire très basique et atteint les méthodologies de pointe appliquées à des situations difficiles quand il ya de nombreuses caractéristiques (variables) alors que seulement un petit nombre d'échantillons sont disponibles. L'auteur inclut des descriptions avancées sur la décomposition des tenseurs, y compris la décomposition de Tucker en utilisant la décomposition de valeur singulière d'ordre élevé ainsi que l'itération orthogonale d'ordre supérieur et la décomposition de ténor de train. L'auteur conclut en montrant des méthodes non supervisées et leur application à un large éventail de sujets.


Permet aux lecteurs d'analyser des ensembles de données avec de petits échantillons et de nombreuses fonctions ;Fournit un algorithme rapide, basé sur l'algèbre linéaire, pour analyser de grandes données ;Inclut plusieurs applications pour l'analyse de données multi-vues, avec un accent particulier sur la bioinformatique.
Pages
321 pages
Collection
n.c
Parution
2019-08-23
Marque
Springer
EAN papier
9783030224554
EAN PDF
9783030224561

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
32
Taille du fichier
8499 Ko
Prix
158,24 €
EAN EPUB
9783030224561

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
3
Nombre pages imprimables
32
Taille du fichier
28744 Ko
Prix
158,24 €

Prof. Taguchi is currently a Professor at Department of Physics, Chuo University. Prof. Taguchi received a master degree in Statistical Physics from Tokyo Institute of Technology, Japan in 1986, and PhD degree in Non-linear Physics from Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan in 1988. He worked at Tokyo Institute of Technology and Chuo University. He is with Chuo University (Tokyo, Japan) since 1997. He currently holds the Professor position at this university. His main research interests are in the area of Bioinformatics, especially, multi-omics data analysis using linear algebra. Dr. Taguchi has published a book on bioinformatics, more than 100 journal papers, book chapters and papers in conference proceedings. 

 

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