Regresia tensorială

Titlul original:

Tensor Regression

Conținutul cărții:

Analiza regresiei este un domeniu cheie de interes în domeniul analizei datelor și al învățării automate, care este dedicat explorării dependențelor dintre variabile, adesea folosind vectori. Apariția datelor înalt dimensionale în tehnologii cum ar fi neuroimagistica, viziunea pe calculator, climatologia și rețelele sociale a adus provocări pentru metodele tradiționale de reprezentare a datelor. Tensorii, ca extensii înalt dimensionale ale vectorilor, sunt considerați ca reprezentări naturale ale datelor înalt dimensionale.

În această carte, autorii oferă un studiu și o analiză sistematică a modelelor de regresie bazate pe tensori și a aplicațiilor lor din ultimii ani. Acesta grupează și ilustrează metodele de regresie bazate pe tensori existente și acoperă elementele de bază, ideile principale și caracteristicile teoretice ale majorității metodelor de regresie bazate pe tensori. În plus, cititorii pot afla cum să utilizeze metodele de regresie bazate pe tensori existente pentru a rezolva sarcini specifice de regresie cu date cu mai multe căi, ce seturi de date pot fi selectate și ce pachete software sunt disponibile pentru a începe lucrările conexe cât mai curând posibil.

Tensor Regression este prima prezentare completă a fundamentelor, motivațiilor, algoritmilor populari, strategiilor pentru implementarea eficientă, aplicațiilor conexe, seturilor de date disponibile și resurselor software pentru analiza de regresie bazată pe tensori. Este o lectură esențială pentru toți studenții, cercetătorii și practicienii care lucrează cu date înalt dimensionale.