| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787577015347 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>数据库>Oracle |
新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！重磅推荐
内容简介
基于国家重点研发计划和四川省重点研发计划的近期新研究进展，本书重点研讨了如何发现聚类和聚类集成模型中的隐式规则。
本书详细阐述了融如何解决现有问题并提高集群模型性能的方案。同时，设计了一种新的验证场景来衡量实际应用中聚类的有效性。针对半监督聚类的资源和性能问题，提出了一种快速的半监督聚类集成模型，目的是优化聚类中心的选定、聚类约束、聚类性能和资源管理问题。本书经过对大量无监督模型聚类结果的分析和研究，提出了一种新的无监督约束检测器，使无监督模型的性能能够比肩半监督模型。本书还开发了一种从大量不一致的结果中检测正确聚类的新技术。就现实世界应用中的半监督模型而言，构建了一种新颖的自我导向学习框架，可以满足性能要求，在众多结果中获得了最正确的结果，对问题进行了全面分析，并提出了新的性能指标来突出模型的有效性。
本书可作为集群模型在资源和性能管理方面的参考用书。
作者简介
穆斯塔法，伊拉克人，年生，电子科技大学信息与软件工程学院博士，现为厦门大学信息科学与技术学院博士后。主要研究方向为物理对抗性攻击、大型模态模型和社交媒体平台引起的抑郁症的早期检测。发表研究论文篇，申请发明专利项，参与国家自然科学基金项目多项。
田文洪，教授、博导，美国北卡罗莱纳州立大学计算机科学专业博士。现任电子科技大学先进计算实验室主任、软件学院学术委员会委员和云计算学科带头人。中国计算机学会杰出会员、 （高级会员）；入选中科院首批“西部之光”人才计划、四川省学术和技术带头人及后备人选、成都市特聘专家（蓉漂计划）和电子科技大学“星火计划”。发表高水平学术论文余篇，出版中英文专著部。在产学研用领域深耕近余年，产生了良好的社会和经济效益，获年华为公司难题揭榜“火花奖”（电子科技大学九位获奖者之一）。
目 录
……
显示全部信息
商品详情
内容简介
基于国家重点研发计划和四川省重点研发计划的近期新研究进展，本书重点研讨了如何发现聚类和聚类集成模型中的隐式规则。
本书详细阐述了融如何解决现有问题并提高集群模型性能的方案。同时，设计了一种新的验证场景来衡量实际应用中聚类的有效性。针对半监督聚类的资源和性能问题，提出了一种快速的半监督聚类集成模型，目的是优化聚类中心的选定、聚类约束、聚类性能和资源管理问题。本书经过对大量无监督模型聚类结果的分析和研究，提出了一种新的无监督约束检测器，使无监督模型的性能能够比肩半监督模型。本书还开发了一种从大量不一致的结果中检测正确聚类的新技术。就现实世界应用中的半监督模型而言，构建了一种新颖的自我导向学习框架，可以满足性能要求，在众多结果中获得了最正确的结果，对问题进行了全面分析，并提出了新的性能指标来突出模型的有效性。
本书可作为集群模型在资源和性能管理方面的参考用书。
作者简介
穆斯塔法，伊拉克人，年生，电子科技大学信息与软件工程学院博士，现为厦门大学信息科学与技术学院博士后。主要研究方向为物理对抗性攻击、大型模态模型和社交媒体平台引起的抑郁症的早期检测。发表研究论文篇，申请发明专利项，参与国家自然科学基金项目多项。
田文洪，教授、博导，美国北卡罗莱纳州立大学计算机科学专业博士。现任电子科技大学先进计算实验室主任、软件学院学术委员会委员和云计算学科带头人。中国计算机学会杰出会员、 （高级会员）；入选中科院首批“西部之光”人才计划、四川省学术和技术带头人及后备人选、成都市特聘专家（蓉漂计划）和电子科技大学“星火计划”。发表高水平学术论文余篇，出版中英文专著部。在产学研用领域深耕近余年，产生了良好的社会和经济效益，获年华为公司难题揭榜“火花奖”（电子科技大学九位获奖者之一）。
目 录
……
显示全部信息
商品详情