9783032031600 - big data analysis: high dimensional probability, statistics, optimization, and inference de lu, junwei (12 resultados)
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. This book covers the methods and theory of high dimensional probability, statistics, large-scale optimization, and inference. We aim to quickly bring readers to the frontier and interdisciplinary areas of statistics, optimization, probability, and machine learning. This book covers topics in…:High dimensional probability, Concentration inequality, Sub-Gaussian random variables, Chernoff bounds, Hoeffding's inequality, Maximal inequalities, High dimensional linear regression, Ordinary least square, Compressed sensing, Lasso, Variations of Lasso including group lasso, fused lasso, adaptive lasso, etc., General high dimensional M- estimators, Variable selection consistency, High dimensional Optimization, Convex geometry, Lagrange duality, Gradient descent, Proximal gradient descent, LARS, ADMM, Mirror descent, Stochastic optimization, Large-Scale Inference, Linear model hypothesis testing, high dimensional inference, Chi-square test, maximal test, and Higher criticism, False discovery rate control. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Buch. Condición: Neu. Neuware - This book covers the methods and theory of high dimensional probability, statistics, large-scale optimization, and inference. We aim to quickly bring readers to the frontier and interdisciplinary areas of statistics, optimization, probability, and machine learning. This book covers topics in:High…dimensional probability, Concentration inequality, Sub-Gaussian random variables, Chernoff bounds, Hoeffding's inequality, Maximal inequalities, High dimensional linear regression, Ordinary least square, Compressed sensing, Lasso, Variations of Lasso including group lasso, fused lasso, adaptive lasso, etc., General high dimensional M- estimators, Variable selection consistency, High dimensional Optimization, Convex geometry, Lagrange duality, Gradient descent, Proximal gradient descent, LARS, ADMM, Mirror descent, Stochastic optimization, Large-Scale Inference, Linear model hypothesis testing, high dimensional inference, Chi-square test, maximal test, and Higher criticism, False discovery rate control.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers the methods and theory of high dimensional probability, statistics, large-scale optimization, and inference. We aim to quickly bring readers to the frontier and interdisciplinary areas of statistics, optimization, probabil…ity, and machine learning. This book covers topics in:High dimensional probability, Concentration inequality, Sub-Gaussian random variables, Chernoff bounds, Hoeffding's inequality, Maximal inequalities, High dimensional linear regression, Ordinary least square, Compressed sensing, Lasso, Variations of Lasso including group lasso, fused lasso, adaptive lasso, etc., General high dimensional M- estimators, Variable selection consistency, High dimensional Optimization, Convex geometry, Lagrange duality, Gradient descent, Proximal gradient descent, LARS, ADMM, Mirror descent, Stochastic optimization, Large-Scale Inference, Linear model hypothesis testing, high dimensional inference, Chi-square test, maximal test, and Higher criticism, False discovery rate control. 170 pp. Englisch.
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Buch. Condición: Neu. Big Data Analysis | High Dimensional Probability, Statistics, Optimization, and Inference | Junwei Lu | Buch | xiii | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783032031600 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbi…eter: preigu Print on Demand.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book covers the methods and theory of high dimensional probability, statistics, large-scale optimization, and inference. We aim to quickly bring readers to the frontier and interdisciplinary areas of statistics, optimization, probability,… and machine learning. This book covers topics in:High dimensional probability, Concentration inequality, Sub-Gaussian random variables, Chernoff bounds, Hoeffding's inequality, Maximal inequalities, High dimensional linear regression, Ordinary least square, Compressed sensing, Lasso, Variations of Lasso including group lasso, fused lasso, adaptive lasso, etc., General high dimensional M- estimators, Variable selection consistency, High dimensional Optimization, Convex geometry, Lagrange duality, Gradient descent, Proximal gradient descent, LARS, ADMM, Mirror descent, Stochastic optimization, Large-Scale Inference, Linear model hypothesis testing, high dimensional inference, Chi-square test, maximal test, and Higher criticism, False discovery rate control.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 184 pp. Englisch.
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