Vysokorozmerná štatistika: A Non-Asymptotic Viewpoint

Recenzie čitateľov

Kniha je vysoko cenená pre svoj informatívny obsah o vysokorozmernej štatistike, vďaka čomu je silným zdrojom informácií pre postgraduálnych študentov a výskumných pracovníkov v oblastiach, ako je štatistika a strojové učenie. Hoci je matematicky prísna, zostáva prístupná vďaka podrobným vysvetleniam a mnohým príkladom. Niektorí čitatelia však text považujú za trochu suchý vzhľadom na jeho matematický charakter a minimálne v jednom vydaní sa objavujú sťažnosti na kvalitu väzby.

⬤ Vysoko informatívna
⬤ dobre napísaná a čitateľná
⬤ rozsiahle pokrytie najmodernejších tém
⬤ skvelá pre postgraduálnych študentov a výskumníkov
⬤ podrobné vysvetlenia a príklady
⬤ prísna bez toho, aby bola frustrujúca
⬤ nevyžaduje teóriu miery.

⬤ Kniha môže byť suchá kvôli veľkému obsahu matematiky
⬤ v niektorých kapitolách chýbajú podrobné dôkazy
⬤ sťažnosti na zlú kvalitu väzby v niektorých vydaniach.

(na základe 7 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

High-Dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint

Obsah knihy:

V posledných rokoch sme svedkami prudkého nárastu objemu a rôznorodosti údajov zhromažďovaných vo všetkých vedných disciplínach a priemyselných prostrediach.

Takéto obrovské súbory údajov predstavujú pre výskumníkov v oblasti štatistiky a strojového učenia množstvo výziev. Táto kniha poskytuje samostatný úvod do oblasti vysokodimenzionálnej štatistiky, ktorý je určený pre absolventov prvého ročníka.

Obsahuje kapitoly, ktoré sú zamerané na základnú metodológiu a teóriu - vrátane chvostových ohraničení, koncentračných nerovností, jednotných zákonov a empirických procesov a náhodných matíc -, ako aj kapitoly venované hĺbkovému skúmaniu jednotlivých tried modelov - vrátane riedkych lineárnych modelov, maticových modelov s hodnostnými obmedzeniami, grafických modelov a rôznych typov neparametrických modelov. Tento text so stovkami riešených príkladov a cvičení je určený na kurzy aj na samoštúdium pre postgraduálnych študentov a výskumných pracovníkov v oblasti štatistiky, strojového učenia a príbuzných odborov, ktorí musia pochopiť, aplikovať a prispôsobiť moderné štatistické metódy vhodné pre rozsiahle údaje.