高维数据的特征选择——理论与算法.pdf
特征选择是机器学习的重要研究内容，有着广泛的应用价值。特征选择主要从数据（尤其是高维数据）中选取有效特征来表示数据，从而提高机器学习算法的性能。本书以重庆工商大学等单位的机器学习、图像处理课题为基础，系统地介绍特征选择的基本概念，以及相关的理论和算法，也对它的前沿研究（如无监督特
高维
高维艺术学概论.pdf
本书运用高维艺术空间和绘景映射理论来审视艺术问题，提高人们对感官艺术现象的认知水准，从而提升对艺术的总体设计水平和对数学、物理、信息技术等自然科学在艺术领域的应用水平。本书从美术、音乐、戏剧、文学等艺术形式入手，研究大艺术视角下各种自然科学和技术对艺术的影响，以及相互融合共同发展
汽车维修企业管理.pdf
本书针对汽车维修企业的特点，运用现代管理的理论和方法，对汽车维修企业各项管理活动进行了系统的论述。内容包括：汽车维修企业开业及行业管理、企业经营管理、生产技术管理、质量管理与质量检验等。
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高维稀疏数据聚类知识发现理论 武森,高学东,单志广 著.pdf
本书面向数据库知识发现的聚类任务，针对高维数据普遍具有的稀疏特征，系统阐述高维稀疏数据聚类知识发现的理论和方法。全书共12章，第1章和第2章系统总结聚类知识发现、高维稀疏数据聚类知识发现理论体系；第3～5章阐述高维稀疏数据聚类原理及分类属性数据、数值属性数据的系列聚类算法；第6～