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Spectral Methods for Data Science: A Statistical Perspective (Foundations and Trends® in Machine Learning) - Tapa blanda
Sinopsis
In contemporary science and engineering applications, the volume of available data is growing at an enormous rate. Spectral methods have emerged as a simple yet surprisingly effective approach for extracting information from massive, noisy and incomplete data. A diverse array of applications have been found in machine learning, imaging science, financial and econometric modeling, and signal processing.
This monograph presents a systematic, yet accessible introduction to spectral methods from a modern statistical perspective, highlighting their algorithmic implications in diverse large-scale applications. The authors provide a unified and comprehensive treatment that establishes the theoretical underpinnings for spectral methods, particularly through a statistical lens.
Building on years of research experience in the field, the authors present a powerful framework, called leave-one-out analysis, that proves effective and versatile for delivering fine-grained performance guarantees for a variety of problems. This book is essential reading for all students, researchers and practitioners working in Data Science.
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Spectral Methods for Data Science A Statistical Perspective
Publicado por
Now Publishers, 2021
ISBN 10: 1680838962
ISBN 13: 9781680838961
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Spectral Methods for Data Science: A Statistical Perspective (Foundations and Trends(r) in Machine Learning)
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Spectral Methods for Data Science
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Spectral Methods For Data Science: A Statistical Perspective
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Spectral Methods for Data Science: A Statistical Perspective
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Spectral Methods for Data Science
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