High-Dimensional Statistics (PDF)
A Non-Asymptotic Viewpoint
(Sprache: Englisch)
Recent years have witnessed an explosion in the volume and variety of data collected in all scientific disciplines and industrial settings. Such massive data sets present a number of challenges to researchers in statistics and machine learning. This book...
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Produktinformationen zu „High-Dimensional Statistics (PDF)“
Recent years have witnessed an explosion in the volume and variety of data collected in all scientific disciplines and industrial settings. Such massive data sets present a number of challenges to researchers in statistics and machine learning. This book provides a self-contained introduction to the area of high-dimensional statistics, aimed at the first-year graduate level. It includes chapters that are focused on core methodology and theory - including tail bounds, concentration inequalities, uniform laws and empirical process, and random matrices - as well as chapters devoted to in-depth exploration of particular model classes - including sparse linear models, matrix models with rank constraints, graphical models, and various types of non-parametric models. With hundreds of worked examples and exercises, this text is intended both for courses and for self-study by graduate students and researchers in statistics, machine learning, and related fields who must understand, apply, and adapt modern statistical methods suited to large-scale data.
Bibliographische Angaben
- Autor: Martin J. Wainwright
- 2019, Englisch
- Verlag: Cambridge University Press
- ISBN-10: 1108572820
- ISBN-13: 9781108572828
- Erscheinungsdatum: 21.02.2019
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 9.27 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
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