Statystyka wielowymiarowa: A Non-Asymptotic Viewpoint

Opinie czytelników

Książka ta jest wysoko ceniona ze względu na swoją zawartość informacyjną na temat statystyk wielowymiarowych, co czyni ją solidnym źródłem informacji dla absolwentów i badaczy w dziedzinach takich jak statystyka i uczenie maszynowe. Choć jest ona rygorystyczna pod względem matematycznym, pozostaje przystępna dzięki szczegółowym wyjaśnieniom i licznym przykładom. Niektórzy czytelnicy uważają jednak, że tekst jest nieco suchy ze względu na jego matematyczny charakter, a w co najmniej jednym wydaniu pojawiły się skargi dotyczące jakości oprawy.

⬤ Bardzo pouczająca
⬤ dobrze napisana i czytelna
⬤ obszerne omówienie najnowszych tematów
⬤ świetna dla doktorantów i badaczy
⬤ szczegółowe wyjaśnienia i przykłady
⬤ rygorystyczna, ale nie frustrująca
⬤ nie wymaga teorii miary.

⬤ Książka może być sucha ze względu na dużą zawartość matematyki
⬤ niektóre rozdziały nie zawierają szczegółowych dowodów
⬤ skargi na słabą jakość oprawy w niektórych wydaniach.

(na podstawie 7 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

High-Dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint

Zawartość książki:

Ostatnie lata były świadkami eksplozji ilości i różnorodności danych gromadzonych we wszystkich dyscyplinach naukowych i środowiskach przemysłowych.

Takie ogromne zbiory danych stanowią szereg wyzwań dla badaczy zajmujących się statystyką i uczeniem maszynowym. Niniejsza książka stanowi samodzielne wprowadzenie do obszaru statystyki wielowymiarowej, skierowane do absolwentów pierwszego roku studiów.

Zawiera rozdziały skupiające się na podstawowej metodologii i teorii - w tym na granicach ogona, nierównościach koncentracji, jednolitych prawach i procesach empirycznych oraz macierzach losowych - a także rozdziały poświęcone dogłębnej eksploracji poszczególnych klas modeli - w tym rzadkich modeli liniowych, modeli macierzowych z ograniczeniami rangowymi, modeli graficznych i różnych typów modeli nieparametrycznych. Dzięki setkom praktycznych przykładów i ćwiczeń tekst ten jest przeznaczony zarówno do kursów, jak i do samodzielnej nauki przez absolwentów i naukowców zajmujących się statystyką, uczeniem maszynowym i pokrewnymi dziedzinami, którzy muszą zrozumieć, zastosować i dostosować nowoczesne metody statystyczne dostosowane do danych na dużą skalę.