9783540225720 - statistical learning theory and stochastic optimization: ecole d'et?? de probabilit??s de saint-flour xxxi - 2001: 1851 (lecture notes in mathematics, 1851) de catoni, olivier; picard, jean (16 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 asis 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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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 read…er wondering why it may be a good idea, to use asis 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. 292 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 w…ondering 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 292 pp. Englisch.
