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High-Dimensional Statistics (eBook)

A Non-Asymptotic Viewpoint
eBook Download: EPUB
2019
Cambridge University Press (Verlag)
978-1-108-57123-4 (ISBN)
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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.
Erscheint lt. Verlag 21.2.2019
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Naturwissenschaften Biologie
Wirtschaft Volkswirtschaftslehre Ökonometrie
ISBN-10 1-108-57123-9 / 1108571239
ISBN-13 978-1-108-57123-4 / 9781108571234
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