Statistical Learning With Sparsity Av Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin (Department Of Statistics University Of California Berkeley) Wainwright

Statistical Learning With Sparsity Av Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin (Department Of Statistics University Of California Berkeley) Wainwright

Discover New Methods for Dealing with High-Dimensional DataA sparse statistical model has only a small number of nonzero parameters or weights; therefore, it is much easier to estimate and interpret than a dense model. Statistical Learning with......
fra 1 369,-
Tilgjengelig i 2 butikker
Frakt og levering
Beskrivelse
<P><EM>Discover New Methods for Dealing with High-Dimensional Data</EM></P><P></P><P>A sparse statistical model has only a small number of nonzero parameters or weights; therefore, it is much easier to estimate and interpret than a dense model. <STRONG>Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations</STRONG> presents methods that exploit sparsity to help recover the underlying signal in a set of data.</P><P></P><P>Top experts in this rapidly evolving field, the authors describe the lasso for linear regression and a simple coordinate descent algorithm for its computation. They discuss the application of <I>l</I><SUB>1</SUB> penalties to generalized linear models and support vector machines, cover generalized penalties such as the elastic net and group lasso, and review numerical methods for optimization. They also present statistical inference methods for fitted (lasso) models, including the bootstrap, Bayesian methods, and recently developed approaches. In addition, t
Forhåndsbestill
Frakt og levering
Beskrivelse
Discover New Methods for Dealing with High-Dimensional DataA sparse statistical model has only a small number of nonzero parameters or weights; therefore, it is much easier to estimate and interpret than a dense model. Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations presents methods that exploit sparsity to help recover the underlying signal in a set of data.Top experts in this rapidly evolving field, the authors describe the lasso for linear regression and a simple coordinate descent algorithm for its computation. They discuss the application of ℓ1 penalties to generalized linear models and support vector machines, cover generalized penalties such as the elastic net and group lasso, and review numerical methods for optimization. They also present statistical inference methods for fitted (lasso) models, including the bootstrap, Bayesian methods, and recently developed approaches. In addition, the book examines matrix decomposition, sparse multivariate analysis, graphical models, and compressed sensing. It concludes with a survey of theoretical results for the lasso.In this age of big data, the number of features measured on a person or object can be large and might be larger than the number of observations. This book shows how the sparsity assumption allows us to tackle these problems and extract useful and reproducible patterns from big datasets. Data analysts, computer scientists, and theorists will appreciate this thorough and up-to-date treatment of sparse statistical modeling.

Produktinformasjon

Unik innsikt med Statistical Learning With Sparsity

Er du klar til å dykke inn i den fascinerende verdenen av høy-dimensjonal dataanalyse? Statistical Learning With Sparsity Av Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin Wainwright gir deg verktøyene du trenger for å forstå og anvende sparsitet i statistiske modeller. Med klare forklaringer og praktiske eksempler, er dette boken for deg som ønsker å ta steget inn i avansert datavitenskap!

Hvorfor velge denne boken?

  • Fokus på sparsitet: Lær hvordan sparsitet forenkler modeller ved å bruke færre variabler uten å miste essensiell informasjon.
  • Metoder for høy-dimensjonal data: Boken dekker teknikker som lasso, elastisk nett, og gruppe-lasso, samt hvordan disse kan brukes med generelle lineære modeller.
  • Status i dataanalyse: Oppdag hvordan metodene presentert av toppforskere kan hjelpe deg med å håndtere utfordringer i dagens big data-epoke.
  • Moderne tilnærminger: Inkluderer detaljerte beskrivelser av statistisk inferens og numeriske metoder, hvor du får en dypere forståelse av optimalisering.

Innholdet du ikke vil gå glipp av

Boken diskuterer også emner som matrisedekomponering, sparse multivariat analyse, og grafiske modeller. Uansett om du er dataanalytiker, dataviter eller teoretiker, vil du sette pris på dette grundige og oppdaterte behandlingen av sparsitet i statistisk modellering. Boken avsluttes med en grundig oversikt over teoretiske resultater for lasso, noe som gjør den til en uunngåelig ressurs.

Passer for alle nivåer!

Enten du er nybegynner eller erfaren innen feltet, vil Statistical Learning With Sparsity være en uvurderlig kilde til kunnskap. Den lettfattelige stilen kombinert med dyp faglig innsikt gjør at alle kan følge med, lære og anvende det de har lært i eget arbeid.

Så, hva venter du på? Ta skrittet mot å mestre datanalyse med denne essensielle boken!

Spesifikasjon

Spesifikasjoner
SpråkEngelsk
FormatInnbundet
Generelt
Sett
Nei
TypPapirbøker

Pris og prishistorikk

Akkurat nå er 1 369,- den billigste prisen for Statistical Learning With Sparsity Av Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin (Department Of Statistics University Of California Berkeley) Wainwright blant 2 butikker hos Prisradar. Sjekk også vår topp 5-rangering av beste matematikk og naturfag for å være sikker på at du gjør det beste kjøpet.

Prisutvikling:
Stabil
Laveste pris:
1 338,-
Gjennomsnittspris:
1 338,-
Høyeste pris:
1 338,-
Beste tilbudet:
norli.no
Tilgjengelig