Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics
Lingua: inglese
Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2026
- Brossura
- Nuovo
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This monograph develops a unified, application-driven framework for kernel methods grounded in reproducing kernel Hilbert spaces and optimal transport. The primary goal is to tackle industrial cases from computational physics and mathematical finance and discuss applications across various areas, such as statistics, or artificial intelligence (physics-informed systems, reinforcement learning, machine learning, generative methods, etc.).Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics is divided into two parts, theoretical principles and the techniques employed in their applications; contains numerous applications in engineering, finance, and machine learning; and provides a framework for designing numerically efficient, large-scale dataset strategies.
Codice articolo LU-9781611979169
- Titolo
- Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics
- Autore
- Jean-Marc Mercier, Shohruh Miryusupov, Philippe G. LeFloch
- Editore
- Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1611979161
- ISBN 13
- 9781611979169
Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics is divided into two parts, theoretical principles and the techniques employed in their applications; contains numerous applications in engineering, finance, and machine learning; and provides a framework for designing numerically efficient, large-scale dataset strategies.
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