Reference : Rank-constrained linear regression: a Riemannian approach

	Document type :	Scientific congresses and symposiums : Poster
	Discipline(s) :	Engineering, computing & technology : Computer science
	To cite this reference:	http://hdl.handle.net/2268/115169

Title :	Rank-constrained linear regression: a Riemannian approach
Language :	English
Author, co-author :	Meyer, Gilles [Université de Liège - ULg > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
	Bonnabel, Silvère [Mines ParisTech > Robotics Center > > >]
	Sepulchre, Rodolphe [Université de Liège - ULg > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
Publication date :	Dec-2010
Peer reviewed :	Yes
Audience :	International
Event name :	Low-rank Methods for Large-scale Machine Learning, NIPS Workshop
Event date :	11-12-2010
Event place (city) :	Whistler
Event country :	Canada
Keywords :	[en] low-rank ; linear regression ; geometric optimization algorithms
Research units :	Systems and Modeling
Funders :	Fonds de la Recherche Scientifique (Communauté française de Belgique) - F.R.S.-FNRS
Target :	Researchers ; Professionals ; General public
Permalink :	http://hdl.handle.net/2268/115169

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