Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization.
Lingua: inglese
Editore: Berlin, Springer, 2004
- Brossura
- Usato
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Codice articolo 2490434
- Titolo
- Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization.
- Autore
- Catoni, Olivier
- Editore
- Berlin, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2004
- Condizione
- Gut
- Rilegatura
- Softcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540225722
- ISBN 13
- 9783540225720
- Peso dell'articolo
- 550 grammi
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Statistical learning theory is aimed at analyzing complex data with necessarily approximate models. This book is intended for an audience with a graduate background in probability theory and statistics. It will be useful to any reader wondering why it may be a good idea, to use as is often done in practice a notoriously "wrong'' (i.e. over-simplified) model to predict, estimate or classify. This point of view takes its roots in three fields: information theory, statistical mechanics, and PAC-Bayesian theorems. Results on the large deviations of trajectories of Markov chains with rare transitions are also included. They are meant to provide a better understanding of stochastic optimization algorithms of common use in computing estimators. The author focuses on non-asymptotic bounds of the statistical risk, allowing one to choose adaptively between rich and structured families of models and corresponding estimators. Two mathematical objects pervade the book: entropy and Gibbs measures. The goal is to show how to turn them into versatile and efficient technical tools, that will stimulate further studies and results.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Statistical learning theory is aimed at analyzing complex data with necessarily approximate models. This book is intended for an audience with a graduate background in probability theory and statistics. It will be useful to any reader wondering why it may be a good idea, to use as is often done in practice a notoriously "wrong'' (i.e. over-simplified) model to predict, estimate or classify. This point of view takes its roots in three fields: information theory, statistical mechanics, and PAC-Bayesian theorems. Results on the large deviations of trajectories of Markov chains with rare transitions are also included. They are meant to provide a better understanding of stochastic optimization algorithms of common use in computing estimators. The author focuses on non-asymptotic bounds of the statistical risk, allowing one to choose adaptively between rich and structured families of models and corresponding estimators. Two mathematical objects pervade the book: entropy and Gibbs measures. The goal is to show how to turn them into versatile and efficient technical tools, that will stimulate further studies and results.
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