Concentration Inequalities and Model Selection
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Apr 2007, 2007
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Since the impressive works of Talagrand, concentration inequalities have been recognized as fundamental tools in several domains such as geometry of Banach spaces or random combinatorics. They also turn out to be essential tools to develop a non-asymptotic theory in statistics, exactly as the central limit theorem and large deviations are known to play a central part in the asymptotic theory. An overview of a non-asymptotic theory for model selection is given here and some selected applications to variable selection, change points detection and statistical learning are discussed. This volume reflects the content of the course given by P. Massart in St. Flour in 2003. It is mostly self-contained andaccessible to graduate students. 360 pp. Englisch.
Codice articolo 9783540484974
- Titolo
- Concentration Inequalities and Model Selection
- Autore
- Pascal Massart
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Apr 2007
- Anno di pubblicazione
- 2007
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540484973
- ISBN 13
- 9783540484974
- Peso dell'articolo
- 546 grammi
- Dimensioni
- 235x155x20 mm
Since the impressive works of Talagrand, concentration inequalities have been recognized as fundamental tools in several domains such as geometry of Banach spaces or random combinatorics. They also turn out to be essential tools to develop a non-asymptotic theory in statistics, exactly as the central limit theorem and large deviations are known to play a central part in the asymptotic theory. An overview of a non-asymptotic theory for model selection is given here and some selected applications to variable selection, change points detection and statistical learning are discussed. This volume reflects the content of the course given by P. Massart in St. Flour in 2003. It is mostly self-contained and accessible to graduate students.
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