Random Matrix Methods for Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2022
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This book presents a unified theory of random matrices for applications in machine learning, offering a large-dimensional data vision that exploits concentration and universality phenomena. This enables a precise understanding, and possible improvements, of the core mechanisms at play in real-world machine learning algorithms. The book opens with a thorough introduction to the theoretical basics of random matrices, which serves as a support to a wide scope of applications ranging from SVMs, through semi-supervised learning, unsupervised spectral clustering, and graph methods, to neural networks and deep learning. For each application, the authors discuss small- versus large-dimensional intuitions of the problem, followed by a systematic random matrix analysis of the resulting performance and possible improvements. All concepts, applications, and variations are illustrated numerically on synthetic as well as real-world data, with MATLAB and Python code provided on the accompanying website.…
Codice articolo LU-9781009123235
- Titolo
- Random Matrix Methods for Machine Learning
- Autore
- Zhenyu Liao, Romain Couillet
- Editore
- Cambridge University Press, GB
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1009123238
- ISBN 13
- 9781009123235
- Peso dell'articolo
- 870 grammi
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Informazioni sull’autore
Zhenyu Liao is an Associated Professor with Huazhong University of Science and Technology (HUST), China. He is the recipient of the 2021 East Lake Youth Talent Program Fellowship of HUST, the 2019 ED STIC Ph.D. Student Award, and the 2016 Supélec Foundation Ph.D. Fellowship of University of Paris-Saclay, France.
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