Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Zjistit stav objednávky

Staňte se součástí komunity milovníků knih z celého světa a získejte hromadu výhod. Založit účet zdarma

Doprava zdarma se Zásilkovnou nad 1 499 Kč

Kurýr DPD 69 Kč PPL shop 49 Kč Balíkovna 69 Kč PPL kurýr 74 Kč PPL box 39 Kč Balíkovna 49 Kč Výdejní místo DPD 49 Kč Zásilkovna 39 Kč

Kontakt

Jak nakupovat

Pomoc

Můj účet

▸ Prázdný :-(

Doprava zdarma při nákupu nad 1 499 Kč přes Zásilkovnu nebo PPL Box.

Graph Classification And Clustering Based On Vector Space Embedding

Name: Graph Classification And Clustering Based On Vector Space Embedding
Brand: World Scientific Publishing Co Pte Ltd
SKU: 05070120
Price: 3036 CZK
Availability: InStock
Author: Kaspar Riesen
ISBN: 9789814304719

Kaspar Riesen

Horst Bunke

Jazyk

Angličtina

Kniha Pevná

Libristo kód: 05070120

Nakladatelství World Scientific Publishing Co Pte Ltd, květen 2010

This book is concerned with a fundamentally novel approach to graph-based pattern recognition based... Celý popis

Libristo kód: 05070120

304 b

3 036 Kč

Skladem u dodavatele Odesíláme za 9-15 dnů

Až 30 dní na vrácení zboží

Zákazníci také koupili

Kontraktmanagement Oliver Saß

Brožovaná

369 Kč

Biblia Rvr 1960 Letra Grande, Tama?o Manual, Tapa Dura de Tela Jesús Sana / Span Ish Bible Rvr 1960 Handy Size Large Print Hardcover Cloth Jesus Heals Reina Valera Revisada 1960

Pevná

450 Kč

Wzmocnic uklad odpornosciowy Astrid Olsson

Brožovaná

249 Kč

Kyrie Irving Belmont E-kniha

Adobe ePub DRM

35 Kč

Фиеста (И восходит солнце) Эрнест Хемингуэй

Brožovaná

236 Kč

La dame de l'Orient-Express Lindsay Ashford

Brožovaná

274 Kč

TOMBEAU DE P.D.Q. BACH VIOLON-LIVRE +PARTITION PETER SCHICKELE Kniha

binding.

644 Kč

Die Statthalterschaftszeit In Liv Und Estland, 1783-1796 (1886) Friedrich Bienemann

Brožovaná

924 Kč

Loi electorale et le scrutin de liste LAMIRAULT-R

Brožovaná

380 Kč

This book is concerned with a fundamentally novel approach to graph-based pattern recognition based on vector space embedding of graphs. It aims at condensing the high representational power of graphs into a computationally efficient and mathematically convenient feature vector. This volume utilizes the dissimilarity space representation originally proposed by Duin and Pekalska to embed graphs in real vector spaces. Such an embedding gives one access to all algorithms developed in the past for feature vectors, which has been the predominant representation formalism in pattern recognition and related areas for a long time.