Martin j wainwright (8 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Introducing the reader to the mathematics beyond complex networked systems, these lecture notes investigate graph theory, graphical models, and methods from statistical physics. Complex networked systems play a fundamental role in our society, both i…n everyday life and in scientific research, with applications ranging from physics and biology to economics and finance.The book is self-contained, and requires only an undergraduate mathematical background.
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Softcover. Zustand: Gut. Ex-library with stamp and library-signature. GOOD condition, some traces of use. Ehem. Bibliotheksexemplar mit Signatur und Stempel. GUTER Zustand, ein paar Gebrauchsspuren. C-04223 9783319169668 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 550.
Mathematical Foundations of Complex Networked Information Systems: Politecnico Di Torino, Verrès, Italy 2009
Kumar, P. R./ Ravazzi, Chiara/ Wainwright, Martin J./ Zecchina, Riccardo/ Fagnani, Fabio (Editor)
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Verlag: Cambridge University Press, 2019
Serie: Buch 52 von 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Verlag: Cambridge Univ Pr, 2019
Serie: Buch 52 von 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Hardcover. Zustand: Brand New. 552 pages. 10.25x7.25x1.50 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2019
Serie: Buch 52 von 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Recent years have witnessed an explosion in the volume and variety of data collected in all scientific disciplines and industrial settings. Such massive data sets present a number of challenges to researchers in statistics and machine learning. This book pr…ovides a self-contained introduction to the area of high-dimensional statistics, aimed at the first-year graduate level. It includes chapters that are focused on core methodology and theory - including tail bounds, concentration inequalities, uniform laws and empirical process, and random matrices - as well as chapters devoted to in-depth exploration of particular model classes - including sparse linear models, matrix models with rank constraints, graphical models, and various types of non-parametric models. With hundreds of worked examples and exercises, this text is intended both for courses and for self-study by graduate students and researchers in statistics, machine learning, and related fields who must understand, apply, and adapt modern statistical methods suited to large-scale data.
