Statistical Analysis for High-Dimensional Data
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing Feb 2016, 2016
Série : Livre 11 sur 15 - Abel Symposia
- Livre relié
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book features research contributions fromThe Abel Symposium on Statistical Analysis for High Dimensional Data, held inNyvågar, Lofoten, Norway, in May 2014.The focus of the symposium was on statisticaland machine learning methodologies specifically developed for inference in 'bigdata' situations, with particular reference to genomic applications. Thecontributors, who are among the most prominent researchers on the theory ofstatistics for high dimensional inference, present new theories and methods, aswell as challenging applications and computational solutions. Specific themesinclude, among others, variable selection and screening, penalised regressionsparsity, thresholding, low dimensional structures, computational challengesnon-convex situations, learning graphical models, sparse covariance andprecision matrices, semi- and non-parametric formulations, multiple testingclassification, factor models, clustering, and preselection.Highlighting cutting-edge researchand casting light on future research directions, the contributions will benefitgraduate students and researchers in computational biology, statistics and themachine learning community. 320 pp. Englisch. …
N° de réf. du vendeur 9783319270975
- Titre
- Statistical Analysis for High-Dimensional Data
- Auteur
- Arnoldo Frigessi
- Éditeur
- Springer International Publishing Feb 2016
- Année de publication
- 2016
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3319270974
- ISBN à 13 chiffres
- 9783319270975
- Poids de l'article
- 647 grammes
- Dimensions
- 241x160x23 mm
- Série
- Livre 11 sur 15: Abel Symposia
This book features research contributions from The Abel Symposium on Statistical Analysis for High Dimensional Data, held in Nyvågar, Lofoten, Norway, in May 2014.
The focus of the symposium was on statistical and machine learning methodologies specifically developed for inference in "big data" situations, with particular reference to genomic applications. The contributors, who are among the most prominent researchers on the theory of statistics for high dimensional inference, present new theories and methods, as well as challenging applications and computational solutions. Specific themes include, among others, variable selection and screening, penalised regression, sparsity, thresholding, low dimensional structures, computational challenges, non-convex situations, learning graphical models, sparse covariance and precision matrices, semi- and non-parametric formulations, multiple testing, classification, factor models, clustering, and preselection.
Highlighting cutting-edge research and casting light on future research directions, the contributions will benefit graduate students and researchers in computational biology, statistics and the machine learning community.
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Informations concernant le droit de rétractation
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