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近年來,在所有科學學科和工業(yè)環(huán)境中收集的數(shù)據(jù)量和種類都出現(xiàn)了爆炸式增長。如此龐大的數(shù)據(jù)集給統(tǒng)計和機器學習領域的研究人員帶來了許多挑戰(zhàn)。本書對高維統(tǒng)計學進行了詳盡介紹,重點介紹核心方法論和理論,包括尾部界、集中不等式、一致律和經(jīng)驗過程以及隨機矩陣。此外還深入探索了特定的模型類,包括稀疏線性模型、用秩約束矩陣模型、圖模型和各種類型的非參數(shù)模型。書中提供了數(shù)百個工作示例和練習,既適合統(tǒng)計學相關課程使用,也適合統(tǒng)計學、機器學習和相關領域的研究