Name: Generalized Low Rank Models (en Inglés)
Price: 142266.00 ARS
Availability: InStock
Author: Udell, Madeleine ; Horn, Corinne ; Zadeh, Reza
ISBN: 9781680831405

portada Generalized Low Rank Models (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Inglés

N° páginas

142

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4 x 15.6 x 0.8 cm

Peso

0.21 kg.

ISBN13

9781680831405

Categorías

Teoría matemática de la computación
Machine learning: aprendizaje automático

Generalized Low Rank Models (en Inglés)

Madeleine Udell (Autor) · Corinne Horn (Autor) · Reza Zadeh (Autor) · Now Publishers · Tapa Blanda

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Principal components analysis (PCA) is a well-known technique for approximating a tabular data set by a low rank matrix. Here, we extend the idea of PCA to handle arbitrary data sets consisting of numerical, Boolean, categorical, ordinal, and other data types. This framework encompasses many well-known techniques in data analysis, such as nonnegative matrix factorization, matrix completion, sparse and robust PCA, k-means, k-SVD, and maximum margin matrix factorization. The method handles heterogeneous data sets, and leads to coherent schemes for compressing, denoising, and imputing missing entries across all data types simultaneously. It also admits a number of interesting interpretations of the low rank factors, which allow clustering of examples or of features. We propose several parallel algorithms for fitting generalized low rank models, and describe implementations and numerical results.

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