Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices : A particle swarm optimization-based approach

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2022

9811967024 / 9789811967023

Serie: Buch 19 von 103 - SpringerBriefs in Computer Science

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Latent factor analysis models are an effective type of machine learning model for addressing high-dimensional and sparse matrices, which are encountered in many big-data-related industrial applications. The performance of a latent factor analysis model relies heavily on appropriate hyper-parameters. However, most hyper-parameters are data-dependent, and using grid-search to tune these hyper-parameters is truly laborious and expensive in computational terms. Hence, how to achieve efficient hyper-parameter adaptation for latent factor analysis models has become a significant question.This is the first book to focus on how particle swarm optimization can be incorporated into latent factor analysis for efficient hyper-parameter adaptation, an approach that offers high scalability in real-world industrial applications.The book will help students, researchers and engineers fully understand the basic methodologies of hyper-parameter adaptation via particle swarm optimization in latent factor analysis models. Further, it will enable them to conduct extensive research and experiments on the real-world applications of the content discussed.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789811967023

Titel
Latent Factor Analysis for High-dimensional and Sparse Matrices : A particle swarm optimization-based approach
Autor
Xin Luo
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9811967024
ISBN-13
9789811967023
Artikelgewicht
166 Gramm
Abmessungen
235x155x6 mm
Serie
Buch 19 von 103: SpringerBriefs in Computer Science

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