High-Dimensional Probability: An Introduction with Applications in Data Science
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, 2026
Serie: Libro 61 di 64 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
- Rilegato
- Usato

Da: World of Books Inc, Montgomery, IL, U.S.A.World of Books Inc
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'High-Dimensional Probability,' winner of the 2019 PROSE Award in Mathematics, offers an accessible and friendly introduction to key probabilistic methods for mathematical data scientists. Streamlined and updated, this second edition integrates theory, core tools, and modern applications. Concentration inequalities are central, including classical results like Hoeffding's and Chernoff's inequalities, and modern ones like the matrix Bernstein inequality. The book also develops methods based on stochastic processes - Slepian's, Sudakov's, and Dudley's inequalities, generic chaining, and VC-based bounds. Applications include covariance estimation, clustering, networks, semidefinite programming, coding, dimension reduction, matrix completion, and machine learning. New to this edition are 200 additional exercises, alongside extra hints to assist with self-study. Material on analysis, probability, and linear algebra has been reworked and expanded to help bridge the gap from a typical undergraduate background to a second course in probability.…
Codice articolo CIN1009490648VG
- Titolo
- High-Dimensional Probability: An Introduction with Applications in Data Science
- Autore
- Roman Vershynin
- Editore
- Cambridge University Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1009490648
- ISBN 13
- 9781009490641
- Edizione
- seconda edizione
- Serie
- Libro 61 di 64: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Montgomery, IL, U.S.A.
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