Descriere

Din Cuprins: 1 Notiuni pregatitoare 1.1 Descrierea problemei 1.2 Norme (metrici) pentru vectori si matrice 1.3 Probleme LSS. Formulare. Metode de calcul 1.4 Aproximarea valorilor si vectorilor proprii 1.5 Transformari ortogonale. Descompuneri matriceale 1.6 Pseudoinversa Moore-Penrose 2 Algoritmi pentru recunoasterea fetelor 2.1 Algoritmul “celui mai apropiat vecin” (Nearest Neighbour) 2.2 Algoritmul “celor mai apropiati k vecini” (k-Nearest Neighbours) 2.3 Algoritmul “fetelor proprii” (Eigenfaces) 2.4 Algoritmul Lanczos 2.5 Algoritmul E-LANBI 2.6 Algoritmul COD 2.7 Studii comparative 2.8 Analiza Componentelor Independente (ICA) 2.9 Analiza Discriminanta Liniara (LDA) 3 Algoritmi bazati pe tensori 3.1 Notiunea de tensor. Manipularea datelor 3.2 Algoritmi pentru fete 3.3 Algoritmi pentru cifre 4 Alte tipuri de algoritmi 4.1 Algoritmi de tip Support Vector Machines (SVM) 4.2 Algoritmul AdaBoost 4.3 Arbori de decizie 4.4 Retele neuronale 5 Aplicatie 6 Motoare de cautare - C. G. Rosu 6.1 Ce este Data mining? 6.2 Ce este Web mining? 6.3 Cautarea informatiei 6.4 Modele pentru cautarea informatiei 6.5 Masurile de evaluare 6.6 Indexarea semantica latenta 6.7 Reducerea dimensiunii In cautarea informatiei Anexa Bibliografie