《高维数据非负矩阵分解方法》管乃洋 陶大程 （AZW3格式）

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书籍介绍：

《高维数据非负矩阵分解方法》是由管乃洋和陶大程合作撰写的一本学术著作。管乃洋和陶大程在机器学习和数据科学领域具有深厚的学术背景和丰富的研究经验。管乃洋的研究方向主要集中在机器学习、模式识别和计算机视觉等领域，而陶大程则是国际知名的机器学习专家，尤其在非负矩阵分解（NMF）及其应用方面有着卓越的贡献。
这本书的主要内容聚焦于高维数据的非负矩阵分解方法。非负矩阵分解是一种重要的数据降维和特征提取技术，广泛应用于图像处理、文本挖掘、生物信息学等多个领域。书中详细介绍了非负矩阵分解的基本理论、算法设计及其在高维数据中的应用。作者不仅对经典的NMF方法进行了深入剖析，还提出了若干改进和优化算法，以适应高维数据的特点。此外，书中还包含了丰富的实验案例和实际应用，展示了NMF方法在不同领域中的有效性和实用性。
阅读这本书的意义在于，它为读者提供了全面而深入的非负矩阵分解知识，尤其针对高维数据的处理方法进行了系统阐述。对于从事机器学习、数据挖掘、模式识别等相关领域的研究人员和工程师来说，这本书不仅能够帮助他们理解NMF的核心概念和算法，还能提供实用的工具和方法，用于解决实际的高维数据分析问题。此外，书中的案例和应用也为读者提供了宝贵的参考，有助于他们在实际项目中更好地应用NMF技术。
总结来说，管乃洋和陶大程的《高维数据非负矩阵分解方法》是一本理论与实践相结合的学术著作，内容涵盖了非负矩阵分解的基本理论、改进算法及其在高维数据中的应用。这本书不仅适合研究人员和工程师阅读，也为学生和初学者提供了一个系统学习NMF的好机会。通过阅读这本书，读者可以深入理解NMF的原理和方法，并掌握其在处理高维数据时的实际应用技巧。

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