Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Aug 2004, 2004
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 asis 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. 292 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783540225720
- Titolo
- Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization
- Autore
- Olivier Catoni
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Aug 2004
- Anno di pubblicazione
- 2004
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540225722
- ISBN 13
- 9783540225720
- Peso dell'articolo
- 446 grammi
- Dimensioni
- 235x155x16 mm
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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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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