Random Matrix Methods for Machine Learning

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2022

1009123238 / 9781009123235

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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.

N° de ref. del artículo LU-9781009123235

Título
Random Matrix Methods for Machine Learning
Autor
Zhenyu Liao, Romain Couillet
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2022
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
1009123238
ISBN 13
9781009123235
Peso del artículo
870 gramos

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