مشخصات کتاب

High-dimensional statistics: a non-asymptotic viewpoint

ویرایش:  
نویسندگان: Wainwright. Martin J  
سری: Cambridge series on statistical and probabilistic mathematics 48 
ISBN (شابک) : 9781108627771, 9781108498029 
ناشر: Cambridge University Press 
سال نشر: 2019 
تعداد صفحات: 552
[572] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 4 Mb 

در صورت تبدیل فایل کتاب High-dimensional statistics: a non-asymptotic viewpoint به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب آمار با ابعاد بالا: دیدگاه غیر مجانبی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب آمار با ابعاد بالا: دیدگاه غیر مجانبی

سال های اخیر شاهد انفجاری در حجم و تنوع داده های جمع آوری شده در تمامی رشته های علمی و محیط های صنعتی بوده است. چنین مجموعه داده های عظیم تعدادی چالش را برای محققان در آمار و یادگیری ماشین ایجاد می کند. این کتاب مقدمه‌ای مستقل از حوزه آمار با ابعاد بالا را با هدف مقطع کارشناسی ارشد سال اول ارائه می‌کند. این شامل فصل‌هایی است که بر روش‌شناسی و نظریه اصلی متمرکز شده‌اند - از جمله مرزهای دنباله، نابرابری‌های تمرکز، قوانین یکنواخت و فرآیند تجربی، و ماتریس‌های تصادفی - و همچنین فصل‌های اختصاص داده شده به کاوش عمیق کلاس‌های مدل خاص - از جمله مدل‌های خطی پراکنده، مدل‌های ماتریسی با محدودیت‌های رتبه، مدل‌های گرافیکی، و انواع مختلف مدل‌های ناپارامتریک. این متن با صدها مثال و تمرین کار شده، هم برای دوره‌ها و هم برای خودآموزی توسط دانشجویان فارغ‌التحصیل و محققین در آمار، یادگیری ماشین و زمینه‌های مرتبط که باید روش‌های آماری مدرن را برای مقیاس بزرگ درک، اعمال و تطبیق دهند، در نظر گرفته شده است. داده ها.  ادامه مطلب...
چکیده: سال های اخیر شاهد انفجاری در حجم و انواع داده های جمع آوری شده در تمام رشته های علمی و محیط های صنعتی. چنین مجموعه داده های عظیم تعدادی چالش را برای محققان در آمار و یادگیری ماشین ایجاد می کند. این کتاب مقدمه‌ای مستقل از حوزه آمار با ابعاد بالا را با هدف مقطع کارشناسی ارشد سال اول ارائه می‌کند. این شامل فصل‌هایی است که بر روش‌شناسی و نظریه اصلی متمرکز هستند - از جمله مرزهای دنباله، نابرابری‌های غلظت، قوانین یکنواخت و فرآیند تجربی، و ماتریس‌های تصادفی - و همچنین فصل‌هایی که به کاوش عمیق کلاس‌های مدل خاص - از جمله مدل‌های خطی پراکنده، ماتریس اختصاص دارد. مدل‌هایی با محدودیت‌های رتبه، مدل‌های گرافیکی و انواع مدل‌های ناپارامتریک. این متن با صدها مثال و تمرین کار شده، هم برای دوره‌ها و هم برای خودآموزی توسط دانشجویان فارغ‌التحصیل و محققین در آمار، یادگیری ماشین و زمینه‌های مرتبط که باید روش‌های آماری مدرن را برای مقیاس بزرگ درک، اعمال و تطبیق دهند، در نظر گرفته شده است. داده ها

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

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.  Read more...
Abstract: 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

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب Management development in the construction industry : guidelines for the professional engineer

دانلود کتاب Autocracy, modernization, and revolution in Russia and Iran

دانلود کتاب Spezielle Unfallchirurgie. Interdisziplinäre Diagnose- und Behandlungsstrategien

دانلود کتاب Rock Fences of the Bluegrass

دانلود کتاب Grandes historias de la cocina argentina