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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 Cato... (17 resultados)
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization: Ecole d'Età de Probabilitàs de Saint-Flour XXXI- 2001 (Lecture Notes in Mathematics, Vol. 1851) (Lecture Notes in Mathematics, 1851)
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 34,34
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization: Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXI- 2001 (Lecture Notes in Mathematics, Vol. 1851)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,52
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization : Ecole d'Ete de Probabilites de Saint-Flour XXXI - 2001
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,84
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Statistical Learning Theory And Stochastic Optimization : Ecole D'ete De Probabilites De Saint-flour Xxxi - 2001
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,22
Envío por EUR 2,27
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Statistical Learning Theory And Stochastic Optimization : Ecole D'ete De Probabilites De Saint-flour Xxxi - 2001
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 59,80
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 77,71
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization.
Librería: Antiquariat Bookfarm, Löbnitz, Alemania
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization : Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXI - 2001
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Vieweg, 2004
ISBN 10: 3540225722 ISBN 13: 9783540225720
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization: Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXI- 2001 (Lecture Notes in Mathematics, Vol. 1851) (Lecture Notes in Mathematics, 1851)
Librería: BennettBooksLtd, Los Angeles, CA, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 119,00
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Statistical Learning Theory And Stochastic Optimization : Ecole D'ete De Probabilites De Saint-flour Xxxi - 2001
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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EUR 116,75
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization: Ecole d*Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXI- 2001 (Lecture Notes in Mathematics, Vol. 1851) (Lecture Notes in Mathematics (1851))
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 107,23
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Statistical Learning Theory And Stochastic Optimization : Ecole D'ete De Probabilites De Saint-flour Xxxi - 2001
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 137,89
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg Aug 2004, 2004
ISBN 10: 3540225722 ISBN 13: 9783540225720
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 53,49
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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 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. 292 pp. Englisch.
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 292 Illus.
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 78,10
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 292.
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2004
ISBN 10: 3540225722 ISBN 13: 9783540225720
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,37
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Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 ma.
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Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Vieweg Aug 2004, 2004
ISBN 10: 3540225722 ISBN 13: 9783540225720
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 292 pp. Englisch.
