高维概率及其在数据科学中的应用读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 240页 | 2020 | 机械工业出版社 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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2020-05-01 … | 2021-03-23 … | 14 |
主题/类型/题材/标签
概率论,统计,数学,
作者
罗曼·韦尔希宁(Roman Vershynin) ISBN:9787111652090 原作名/别名:《High-Dimensional Probability》
内容和作者简介
高维概率及其在数据科学中的应用摘要
本书全面介绍高维概率的理论、关键工具和现代应用,涵盖Hoeffding不等式和Chernoff不等式等经典结果以及Matrix Bernstein不等式等现代发展,还介绍了基于随机过程的强大方法,包括Slepian、Sudakov和Dudley不等式等工具,以及基于VC维数的通用链和界。全书使用了大量插图,包括协方差估计、聚类、网络、半定规划、编码、降维、矩阵补全、机器学习、压缩感知以及稀疏回归的经典和现代结果。
作者简介
作者简介Roman Vershynin是加州大学欧文分校的数学系教授,他研究数学和数据科学中的随机几何结构,特别是随机矩阵理论、几何泛函分析、凸和离散几何、几何组合学、高维统计、信息理论、机器学习、信号处理和数值分析. 他于2005年获得斯隆基金会的斯隆研究奖,2010年在海得拉巴举行的国际数学家大会上做受邀演讲,2013年获得洪堡基金会颁发的贝塞尔研究奖. 他的“随机矩阵非渐近分析导论”已经成为概率论和数据科学领域许多新研究者必不可少的教育资源。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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