Big Data Analysis (Hardcover)
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2025
- Livre relié
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
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Hardcover. This book covers the methods and theory of high dimensional probability, statistics, large-scale optimization, and inference. We aim to quickly bring readers to the frontier and interdisciplinary areas of statistics, optimization, probability, and machine learning. This book covers topics in:High dimensional probability, Concentration inequality, Sub-Gaussian random variables, Chernoff bounds, Hoeffding's inequality, Maximal inequalities, High dimensional linear regression, Ordinary least square, Compressed sensing, Lasso, Variations of Lasso including group lasso, fused lasso, adaptive lasso, etc., General high dimensional M- estimators, Variable selection consistency, High dimensional Optimization, Convex geometry, Lagrange duality, Gradient descent, Proximal gradient descent, LARS, ADMM, Mirror descent, Stochastic optimization, Large-Scale Inference, Linear model hypothesis testing, high dimensional inference, Chi-square test, maximal test, and Higher criticism, False discovery rate control. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9783032031600
- Titre
- Big Data Analysis (Hardcover)
- Auteur
- Junwei Lu
- Éditeur
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- new
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3032031605
- ISBN à 13 chiffres
- 9783032031600
This book covers the methods and theory of high dimensional probability, statistics, large-scale optimization, and inference. We aim to quickly bring readers to the frontier and interdisciplinary areas of statistics, optimization, probability, and machine learning. This book covers topics in:
High dimensional probability, Concentration inequality, Sub-Gaussian random variables, Chernoff bounds, Hoeffding's inequality, Maximal inequalities, High dimensional linear regression, Ordinary least square, Compressed sensing, Lasso, Variations of Lasso including group lasso, fused lasso, adaptive lasso, etc., General high dimensional M- estimators, Variable selection consistency, High dimensional Optimization, Convex geometry, Lagrange duality, Gradient descent, Proximal gradient descent, LARS, ADMM, Mirror descent, Stochastic optimization, Large-Scale Inference, Linear model hypothesis testing, high dimensional inference, Chi-square test, maximal test, and Higher criticism, False discovery rate control.
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