Name: High-Dimensional Probability: An Introduction With Applications in Data Science (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)
Price: 73022.00 ARS
Availability: InStock
Author: Vershynin, Roman
ISBN: 9781108415194

portada High-Dimensional Probability: An Introduction With Applications in Data Science (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Roman Vershynin

Editorial

Cambridge University Press

Año

2018

Idioma

Inglés

N° páginas

296

Encuadernación

Tapa Dura

Dimensiones

26.2 x 18.7 x 2.3 cm

Peso

0.71 kg.

ISBN13

9781108415194

N° edición

Categorías

Probabilidad y estadística

High-Dimensional Probability: An Introduction With Applications in Data Science (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)

Roman Vershynin (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Dura

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Reseña del libro "High-Dimensional Probability: An Introduction With Applications in Data Science (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (en Inglés)"

High-dimensional probability offers insight into the behavior of random vectors, random matrices, random subspaces, and objects used to quantify uncertainty in high dimensions. Drawing on ideas from probability, analysis, and geometry, it lends itself to applications in mathematics, statistics, theoretical computer science, signal processing, optimization, and more. It is the first to integrate theory, key tools, and modern applications of high-dimensional probability. Concentration inequalities form the core, and it covers both classical results such as Hoeffding's and Chernoff's inequalities and modern developments such as the matrix Bernstein's inequality. It then introduces the powerful methods based on stochastic processes, including such tools as Slepian's, Sudakov's, and Dudley's inequalities, as well as generic chaining and bounds based on VC dimension. A broad range of illustrations is embedded throughout, including classical and modern results for covariance estimation, clustering, networks, semidefinite programming, coding, dimension reduction, matrix completion, machine learning, compressed sensing, and sparse regression.

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