Roman vershynin (48 risultati)
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Editore: Cambridge University Press 2018
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Editore: Cambridge University Press 2018
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Editore: Cambridge University Press 2018
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Editore: Cambridge University Press - 2026
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Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 46 di 46. Libro 46 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Hardback. Condizione: New. 2nd. '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. Concentr…ation 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.
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Editore: Cambridge University Press 2018
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 36 di 46. Libro 36 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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- Prima edizione
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Condizione: New. 2018. 1st Edition. hardcover. . . . . .
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Editore: Cambridge University Press, GB 2018
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Hardback. Condizione: New. High-dimensional probability offers insight into the behavior of random vectors, random matrices, random subspaces, and objects used to quantify uncertainty in high dimensions. Drawing on ideas from probability, analysis, and geometry, it lends itself to applications in mathematics, statistics, theoret…ical computer science, signal processing, optimization, and more. It is the first to integrate theory, key tools, and modern applications of high-dimensional probability. Concentration inequalities form the core, and it covers both classical results such as Hoeffding's and Chernoff's inequalities and modern developments such as the matrix Bernstein's inequality. It then introduces the powerful methods based on stochastic processes, including such tools as Slepian's, Sudakov's, and Dudley's inequalities, as well as generic chaining and bounds based on VC dimension. A broad range of illustrations is embedded throughout, including classical and modern results for covariance estimation, clustering, networks, semidefinite programming, coding, dimension reduction, matrix completion, machine learning, compressed sensing, and sparse regression.
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Editore: Cambridge University Press 2018
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Editore: Cambridge University Press 2026
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Editore: Cambridge University Press, GB 2026
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Hardback. Condizione: New. 2nd. '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. Concentr…ation 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.
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Editore: Cambridge University Press 2026
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 46 di 46. Libro 46 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Condizione: New. 2026. 2nd Edition. hardcover. . . . . .
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Editore: Cambridge University Press CUP 2018
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 36 di 46. Libro 36 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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EUR 3,50 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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Editore: Cambridge University Press 2018
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 36 di 46. Libro 36 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 46 di 46. Libro 46 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. '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. C…oncentration 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. This new edition of '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. Updated with 200 new exercises, it's ideal for a course or self-study, requiring only an undergraduate background in probability. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Editore: Cambridge University Press 2026
Serie: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Libro 46 di 46. Libro 46 di 46 - Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
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