Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization : Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXI - 2001
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2004
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization : Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXI - 2001
- Autor
- Olivier Catoni
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2004
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540225722
- ISBN 13
- 9783540225720
- Peso del artículo
- 446 gramos
- Dimensiones
- 235x155x16 mm
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De la contraportada
Statistical learning theory is aimed at analyzing complex data with necessarily approximate models. This book is intended for an audience with a graduate background in probability theory and statistics. It will be useful to any reader wondering why it may be a good idea, to use as is often done in practice a notoriously "wrong'' (i.e. over-simplified) model to predict, estimate or classify. This point of view takes its roots in three fields: information theory, statistical mechanics, and PAC-Bayesian theorems. Results on the large deviations of trajectories of Markov chains with rare transitions are also included. They are meant to provide a better understanding of stochastic optimization algorithms of common use in computing estimators. The author focuses on non-asymptotic bounds of the statistical risk, allowing one to choose adaptively between rich and structured families of models and corresponding estimators. Two mathematical objects pervade the book: entropy and Gibbs measures. The goal is to show how to turn them into versatile and efficient technical tools, that will stimulate further studies and results.
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Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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