
Questo prodotto usufruisce delle SPEDIZIONI GRATIS
selezionando l'opzione Corriere Veloce in fase di ordine.
Pagabile anche con Carta della cultura giovani e del merito, 18App Bonus Cultura e Carta del Docente
Matrix and Tensor Decomposition: Application to Data Fusion and Analysis introduces the main theoretical concepts for data fusion using matrix and tensor decompositions, beginning with the concept of "diversity", which facilitates identifiability. It provides the link between theoretical results and practice by addressing key implementation issues, such as model choice for a given problem, identification of sources of diversity, parameter selection and performance evaluation. Using rich diagrams to help communicate the main ideas and relationships among models and methods, this book presents a readily accessible reference for researchers on the methods and application of matrix and tensor decompositions.
1. Introduction 2. ICA and IVA: A Bottom-up Approach 3. ICA and IVA: A Top-down Approach 4. Sparse Decompositions 5. Nonnegative Decompositions 6. Tensor Decompositions 7. Data Fusion and Analysis Through 8. Data Fusion and Analysis Using General 9. Implementation Issues and Open


Il sito utilizza cookie ed altri strumenti di tracciamento che raccolgono informazioni dal dispositivo dell’utente. Oltre ai cookie tecnici ed analitici aggregati, strettamente necessari per il funzionamento di questo sito web, previo consenso dell’utente possono essere installati cookie di profilazione e marketing e cookie dei social media. Cliccando su “Accetto tutti i cookie” saranno attivate tutte le categorie di cookie. Per accettare solo deterninate categorie di cookie, cliccare invece su “Impostazioni cookie”. Chiudendo il banner o continuando a navigare saranno installati solo cookie tecnici. Per maggiori dettagli, consultare la Cookie Policy.