Nonlinear Dimensionality Reduction / (Registro nro. 278128)
[ vista simple ]
| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 04164nam a22003855i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 278128 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20160429153850.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 150903s2007 xxu| o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9780387393513 |
| -- | 9780387393513 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Número estándar o código | 10.1007/9780387393513 |
| Fuente del número o código | doi |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000331416 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030212 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404121836 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404091604 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201401311414 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | staff |
| -- | 201401301209 |
| -- | staff |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
| Normas de descripción | rda |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | QA276-280 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Lee, John A. |
| Término indicativo de función/relación | editor. |
| 9 (RLIN) | 301485 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Nonlinear Dimensionality Reduction / |
| Mención de responsabilidad, etc. | edited by John A. Lee, Michel Verleysen. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | New York, NY : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer New York, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2007. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Otras características físicas | recurso en línea. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | archivo de texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
| Mención de serie | Information Science and Statistics, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 1613-9011 |
| 500 ## - NOTA GENERAL | |
| Nota general | Springer eBooks |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | High-Dimensional Data -- Characteristics of an Analysis Method -- Estimation of the Intrinsic Dimension -- Distance Preservation -- Topology Preservation -- Method comparisons -- Conclusions. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | Methods of dimensionality reduction provide a way to understand and visualize the structure of complex data sets. Traditional methods like principal component analysis and classical metric multidimensional scaling suffer from being based on linear models. Until recently, very few methods were able to reduce the data dimensionality in a nonlinear way. However, since the late nineties, many new methods have been developed and nonlinear dimensionality reduction, also called manifold learning, has become a hot topic. New advances that account for this rapid growth are, e.g. the use of graphs to represent the manifold topology, and the use of new metrics like the geodesic distance. In addition, new optimization schemes, based on kernel techniques and spectral decomposition, have lead to spectral embedding, which encompasses many of the recently developed methods. This book describes existing and advanced methods to reduce the dimensionality of numerical databases. For each method, the description starts from intuitive ideas, develops the necessary mathematical details, and ends by outlining the algorithmic implementation. Methods are compared with each other with the help of different illustrative examples. The purpose of the book is to summarize clear facts and ideas about well-known methods as well as recent developments in the topic of nonlinear dimensionality reduction. With this goal in mind, methods are all described from a unifying point of view, in order to highlight their respective strengths and shortcomings. The book is primarily intended for statisticians, computer scientists and data analysts. It is also accessible to other practitioners having a basic background in statistics and/or computational learning, like psychologists (in psychometry) and economists. John A. Lee is a Postdoctoral Researcher of the Belgian National Fund for Scientific Research (FNRS). He is (co-)author of more than 30 publications in the field of machine learning and dimensionality reduction. Michel Verleysen is Professor at the Université catholique de Louvain (Louvain-la-Neuve, Belgium), and Honorary Research Director of the Belgian National Fund for Scientific Research (FNRS). He is the chairman of the annual European Symposium on Artificial Neural Networks, co-editor of the Neural Processing Letters journal (Springer), and (co-)author of more than 200 scientific publications in the field of machine learning. |
| 590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
| Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Verleysen, Michel. |
| Término indicativo de función/relación | editor. |
| 9 (RLIN) | 301486 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
| 9 (RLIN) | 299170 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9780387393506 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-39351-3">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-39351-3</a> |
| Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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