ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization

دانلود کتاب تئوری یادگیری آماری و بهینه سازی تصادفی

Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization

مشخصات کتاب

Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization

دسته بندی: آموزشی
ویرایش:  
نویسندگان:   
سری:  
 
ناشر:  
سال نشر: 2004 
تعداد صفحات: 6 
زبان: English 
فرمت فایل : ZIP (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 3 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 38,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 4


در صورت تبدیل فایل کتاب Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization 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 تئوری یادگیری آماری و بهینه سازی تصادفی 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 تئوری یادگیری آماری و بهینه سازی تصادفی

تئوری یادگیری آماری با هدف تجزیه و تحلیل داده های پیچیده با مدل های لزوماً تقریبی است. این کتاب برای مخاطبانی با سابقه تحصیلات تکمیلی در نظریه احتمال و آمار در نظر گرفته شده است. برای هر خواننده ای که بداند چرا ممکن است ایده خوبی باشد، استفاده از یک مدل معروف "اشتباه" (یعنی بیش از حد ساده شده) برای پیش بینی، تخمین یا طبقه بندی، ایده خوبی باشد. ریشه های آن در سه زمینه: تئوری اطلاعات، مکانیک آماری، و قضایای PAC-Bayesian. نتایج مربوط به انحرافات بزرگ مسیر زنجیره های مارکوف با انتقال نادر نیز شامل می شود. آنها به منظور ارائه درک بهتری از الگوریتم های بهینه سازی تصادفی رایج هستند. در برآوردگرهای محاسباتی. نویسنده بر روی مرزهای غیر مجانبی ریسک آماری تمرکز می‌کند، و به فرد اجازه می‌دهد تا بین خانواده‌های غنی و ساختاریافته مدل‌ها و برآوردگرهای متناظر به‌طور تطبیقی ​​یکی را انتخاب کند. دو شیء ریاضی کتاب را فراگرفته است: آنتروپی و معیارهای گیبس. هدف نشان دادن است. چگونه می توان آنها را به ابزارهای فنی همه کاره و کارآمد تبدیل کرد که باعث تحریک مطالعات و نتایج بیشتر می شود.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Statistical learning theory is aimed at analyzing complex data with necessarily approximate models. This book is intended for an audience with a graduate background in probability theory and statistics. It will be useful to any reader wondering why it may be a good idea, to use as is often done in practice a notoriously "wrong'' (i.e. over-simplified) model to predict, estimate or classify. This point of view takes its roots in three fields: information theory, statistical mechanics, and PAC-Bayesian theorems. Results on the large deviations of trajectories of Markov chains with rare transitions are also included. They are meant to provide a better understanding of stochastic optimization algorithms of common use in computing estimators. The author focuses on non-asymptotic bounds of the statistical risk, allowing one to choose adaptively between rich and structured families of models and corresponding estimators. Two mathematical objects pervade the book: entropy and Gibbs measures. The goal is to show how to turn them into versatile and efficient technical tools, that will stimulate further studies and results.





نظرات کاربران

تمامی حقوق معنوی و مادی وبسایت متعلق به اینترنشنال لایبرری می باشد
نماد اعتماد الکترونیکی