Rank-Based Methods for Shrinkage and Selection

Langue : anglais

Edité par John Wiley and Sons Inc, US, 2022

1119625394 / 9781119625391

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Rank-Based Methods for Shrinkage and Selection A practical and hands-on guide to the theory and methodology of statistical estimation based on rank Robust statistics is an important field in contemporary mathematics and applied statistical methods. Rank-Based Methods for Shrinkage and Selection: With Application to Machine Learning describes techniques to produce higher quality data analysis in shrinkage and subset selection to obtain parsimonious models with outlier-free prediction. This book is intended for statisticians, economists, biostatisticians, data scientists and graduate students. Rank-Based Methods for Shrinkage and Selection elaborates on rank-based theory and application in machine learning to robustify the least squares methodology. It also includes: Development of rank theory and application of shrinkage and selectionMethodology for robust data science using penalized rank estimatorsTheory and methods of penalized rank dispersion for ridge, LASSO and EnetTopics include Liu regression, high-dimension, and AR(p)Novel rank-based logistic regression and neural networksProblem sets include R code to demonstrate its use in machine learning.…

N° de réf. du vendeur LU-9781119625391

Titre
Rank-Based Methods for Shrinkage and Selection
Auteur
A. K. Md. Ehsanes Saleh, Resve A. Saleh, Mina Norouzirad, Mohammad Arashi
Éditeur
John Wiley and Sons Inc, US
Année de publication
2022
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1119625394
ISBN à 13 chiffres
9781119625391
Poids de l'article
804 grammes

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