Statistical Analysis for High-Dimensional Data : The Abel Symposium 2014
Idioma: inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2016
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt 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 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.…
N° de ref. del artículo 9783319270975
- Título
- Statistical Analysis for High-Dimensional Data : The Abel Symposium 2014
- Autor
- Mette Langaas
- Editorial
- Palgrave Macmillan
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319270974
- ISBN 13
- 9783319270975
- Peso del artículo
- 647 gramos
- Dimensiones
- 241x160x23 mm
- Serie
- Libro 11 de 15: Abel Symposia
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.
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De la contraportada
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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