· 2018
Yüksek Boyutlu Olasılık: Veri Biliminde Uygulamalarla Bir Giriş
High-Dimensional Probability: An Introduction with Applications in Data Science
- 1.102atıf
- 2018yıl
Kısa özet
Bu kitap, yüksek boyutlarda rastgele vektörlerin ve matrislerin davranışını açıklayan ve veri bilimi ile makine öğrenmesinde uygulamaları olan yüksek boyutlu olasılık alanına bir giriş sunmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yüksek boyutlarda rastgele vektör/matris davranışını açıklayan yüksek boyutlu olasılığa giriş yapmaktadır.
- Temel kavramlar arasında yoğunlaşma eşitsizlikleri (Hoeffding, Chernoff, matris Bernstein) bulunmaktadır.
- Slepian, Sudakov, Dudley eşitsizlikleri ve genel zincirleme gibi stokastik süreç yöntemlerini kapsamaktadır.
- Kovaryans tahmini, kümeleme, makine öğrenmesi, sıkıştırılmış algılama ve daha fazlasındaki uygulamaları örneklendirmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
High-dimensional probability offers insight into the behavior of random vectors, random matrices, random subspaces, and objects used to quantify uncertainty in high dimensions. Drawing on ideas from probability, analysis, and geometry, it lends itself to applications in mathematics, statistics, theoretical computer science, signal processing, optimization, and more. It is the first to integrate theory, key tools, and modern applications of high-dimensional probability. Concentration inequalities form the core, and it covers both classical results such as Hoeffding's and Chernoff's inequalities and modern developments such as the matrix Bernstein's inequality. It then introduces the powerful methods based on stochastic processes, including such tools as Slepian's, Sudakov's, and Dudley's inequalities, as well as generic chaining and bounds based on VC dimension. A broad range of illustrations is embedded throughout, including classical and modern results for covariance estimation, clustering, networks, semidefinite programming, coding, dimension reduction, matrix completion, machine learning, compressed sensing, and sparse regression.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2018 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistiksel ve Doğrusal Olmayan Fizik
Statistical and Nonlinear PhysicsPhysics and Astronomy