Statistical Analysis for High Dimensional Data

. Ed(s): Frigessi, Arnoldo; Buhlmann, Peter; Glad, Ingrid K.; Richardson, Sylvia; Vannucci, Marina; Langaas, Mette

ISBN 10: 3319270974 ISBN 13: 9783319270975
Edité par Springer International Publishing AG, 2016
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Description :

Editor(s): Frigessi, Arnoldo; Buhlmann, Peter; Glad, Ingrid K.; Richardson, Sylvia; Vannucci, Marina; Langaas, Mette. Series: Abel Symposia. Num Pages: 318 pages, 46 black & white illustrations, 19 colour illustrations, 42 colour tables, biography. BIC Classification: PBKS; PBT; PSD; UFM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 235 x 155 x 19. Weight in Grams: 643. . 2016. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland. N° de réf. du vendeur V9783319270975

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Synopsis :

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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Détails bibliographiques

Titre : Statistical Analysis for High Dimensional ...
Éditeur : Springer International Publishing AG
Date d'édition : 2016
Reliure : Couverture rigide
Etat : New

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Frigessi, Arnoldo|Bühlmann, Peter|Glad, Ingrid K.|Langaas, Mette|Richardson, Sylvia|Vannucci, Marina
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Arnoldo Frigessi (u. a.)
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Buch. Etat : Neu. Statistical Analysis for High-Dimensional Data | The Abel Symposium 2014 | Arnoldo Frigessi (u. a.) | Buch | xii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319270975 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 104161000

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Buch. Etat : Neu. 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 ¿bigdatä 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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 320 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319270975

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 regression,sparsity, thresholding, low dimensional structures, computational challenges,non-convex situations, learning graphical models, sparse covariance andprecision matrices, semi- and non-parametric formulations, multiple testing,classification, 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. N° de réf. du vendeur 9783319270975

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Frigessi, Arnoldo (Edited by)/ Bühlmann, Peter (Edited by)/ Glad, Ingrid K. (Edited by)/ Langaas, Mette (Edited by)/ Richardson, Sylvia (Edited by)/ Vannucci, Marina (Edited by)
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Hardcover. Etat : Brand New. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3319270974

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