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High-Dimensional Statistics (eBook)

A Non-Asymptotic Viewpoint

Martin J. Wainwright (Autor)

eBook Download: PDF

2019
Cambridge University Press (Verlag)
978-1-108-57282-8 (ISBN)

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	20.3.2019
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	1-108-57282-0 / 1108572820
ISBN-13	978-1-108-57282-8 / 9781108572828

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