Random Matrix Methods for Machine Learning (Hardcover)

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2022

1009123238 / 9781009123235

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Hardcover. This book presents a unified theory of random matrices for applications in machine learning, offering a large-dimensional data vision that exploits concentration and universality phenomena. This enables a precise understanding, and possible improvements, of the core mechanisms at play in real-world machine learning algorithms. The book opens with a thorough introduction to the theoretical basics of random matrices, which serves as a support to a wide scope of applications ranging from SVMs, through semi-supervised learning, unsupervised spectral clustering, and graph methods, to neural networks and deep learning. For each application, the authors discuss small- versus large-dimensional intuitions of the problem, followed by a systematic random matrix analysis of the resulting performance and possible improvements. All concepts, applications, and variations are illustrated numerically on synthetic as well as real-world data, with MATLAB and Python code provided on the accompanying website. For graduate students, practitioners, and sophisticated users, this book offers a tutorial approach to the foundations of random matrix theory for machine learning and systematic analyses of advanced applications ranging from power detection to deep neural networks. MATLAB and Python code is provided for all concepts and applications. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

N° de ref. del artículo 9781009123235

Título
Random Matrix Methods for Machine Learning (Hardcover)
Autor
Romain Couillet
Editorial
Cambridge University Press, Cambridge
Año de publicación
2022
Estado
new
Encuadernación
Hardcover
Idioma
inglés
ISBN 10
1009123238
ISBN 13
9781009123235

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