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9780367738334 - Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability) de Hastie, Trevor; Tibshiran... (16 resultados)
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Statistical Learning With Sparsity : The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Statistical Learning With Sparsity : The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Statistical Learning With Sparsity : The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Statistical Learning With Sparsity : The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Statistical Learning with Sparsity
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability)
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Statistical Learning with Sparsity
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Statistical Learning With Sparsity: The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Statistical Learning with Sparsity | The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Statistical Learning with Sparsity | The Lasso and Generalizations | Trevor Hastie (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367738334 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Statistical Learning with Sparsity
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Statistical Learning with Sparsity
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Statistical Learning with Sparsity
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Statistical Learning with Sparsity
Libro 57 de 110: ISSNIdioma: Inglés
Publicado por Chapman And Hall/CRC Dez 2020, 2020
ISBN 10: 0367738333 ISBN 13: 9780367738334
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Discover New Methods for Dealing with High-Dimensional DataA sparse statistical model has only a small number of nonzero parameters or weights; therefore, it is much easier to estimate and interpret than a dense model. Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations presents methods that exploit sparsity to help recover the underlying signal in a set of data.Top experts in this rapidly evolving field, the authors describe the lasso for linear regression and a simple coordinate descent algorithm for its computation. They discuss the application of 1 penalties to generalized linear models and support vector machines, cover generalized penalties such as the elastic net and group lasso, and review numerical methods for optimization. They also present statistical inference methods for fitted (lasso) models, including the bootstrap, Bayesian methods, and recently developed approaches. In addition, the book examines matrix decomposition, sparse multivariate analysis, graphical models, and compressed sensing. It concludes with a survey of theoretical results for the lasso.In this age of big data, the number of features measured on a person or object can be large and might be larger than the number of observations. This book shows how the sparsity assumption allows us to tackle these problems and extract useful and reproducible patterns from big datasets. Data analysts, computer scientists, and theorists will appreciate this thorough and up-to-date treatment of sparse statistical modeling. 368 pp. Englisch.
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Statistical Learning with Sparsity
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Trevor Hastie is the John A. Overdeck Professor of Statistics at Stanford University. Prior to joining Stanford University, Professor Hastie worked at AT&T Bell Laboratories, where he helped develop the statistical modeling environme.
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Statistical Learning with Sparsity : The Lasso and Generalizations
Libro 57 de 110: ISSNLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Discover New Methods for Dealing with High-Dimensional DataA sparse statistical model has only a small number of nonzero parameters or weights; therefore, it is much easier to estimate and interpret than a dense model. Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations presents methods that exploit sparsity to help recover the underlying signal in a set of data.Top experts in this rapidly evolving field, the authors describe the lasso for linear regression and a simple coordinate descent algorithm for its computation. They discuss the application of 1 penalties to generalized linear models and support vector machines, cover generalized penalties such as the elastic net and group lasso, and review numerical methods for optimization. They also present statistical inference methods for fitted (lasso) models, including the bootstrap, Bayesian methods, and recently developed approaches. In addition, the book examines matrix decomposition, sparse multivariate analysis, graphical models, and compressed sensing. It concludes with a survey of theoretical results for the lasso.In this age of big data, the number of features measured on a person or object can be large and might be larger than the number of observations. This book shows how the sparsity assumption allows us to tackle these problems and extract useful and reproducible patterns from big datasets. Data analysts, computer scientists, and theorists will appreciate this thorough and up-to-date treatment of sparse statistical modeling.
