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  Semi-supervised Subspace Learning and Application to Human Functional Magnetic Brain Resonance Imaging Data

Shelton, J. (2010). Semi-supervised Subspace Learning and Application to Human Functional Magnetic Brain Resonance Imaging Data. Master Thesis, Eberhard Karls Universität, Tübingen, Germany.

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基本情報

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資料種別: 学位論文

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shelton-thesis_[0].pdf (出版社版), 5MB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-AC9B-E
ファイル名:
shelton-thesis_[0].pdf
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application/pdf / [MD5]
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著作権情報:
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作成者

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 作成者:
Shelton, J1, 2, 著者           
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Machine learning is a modern and rapidly growing empirical science which integrates
themes in statistical inference and decision making with a focus on exploratory data analysis using computational methodology (Bishop (2006)). It is a branch of artificial intelligence which draws strongly upon methodology from linear algebra, optimization, and signal processing in order to develop and apply predictive models originating from statistics, computer science, and engineering. The main concern of machine learning is to design algorithms which enable machines to learn, particularly by finding patterns or regularities in data and using these patterns to drive some decision/analysis process (Bishop (2006); Duda et al. (2001); Schölkopf and Smola (2002)).

資料詳細

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言語:
 日付: 2010-07
 出版の状態: 出版
 ページ: 92
 出版情報: Tübingen, Germany : Eberhard Karls Universität
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): BibTex参照ID: 6758
 学位: 修士号 (Master)

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