Resource-Efficient Machine Learning via Count-Sketches and Locality-Sensitive Hashing (LSH)
Resource-Efficient Machine Learning via Count-Sketches and Locality-Sensitive Hashing (LSH)
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- 최종처리일시
- 20220210094501
- ISBN
- 9798535523965
- DDC
- 004
- 서명/저자
- Resource-Efficient Machine Learning via Count-Sketches and Locality-Sensitive Hashing (LSH)
- 발행사항
- [Sl] : Rice University, 2020
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2020
- 형태사항
- 167 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-04, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Shrivastava, Anshumali.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Rice University, 2020.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Computer science
- 일반주제명
- Sparsity
- 일반주제명
- Sample size
- 일반주제명
- Accuracy
- 일반주제명
- Datasets
- 일반주제명
- Experiments
- 일반주제명
- Classification
- 일반주제명
- Variables
- 일반주제명
- Approximation
- 일반주제명
- Feature selection
- 일반주제명
- Algorithms
- 일반주제명
- Artificial intelligence
- 일반주제명
- Electrical engineering
- 키워드
- Deep learning
- 키워드
- Machine learning
- 키워드
- Count-sketch
- 키워드
- Meta-genomics
- 기타저자
- Rice University Computer Science
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-04B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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