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  • 诺森高维数据统计方法、理论与应用
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    • 作者: (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著著 | (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著编 | (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著译 | (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著绘
    • 出版社: 国防工业音像出版社
    • 出版时间:2017-03-01
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    • 作者: (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著著| (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著编| (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著译| (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著绘
    • 出版社:国防工业音像出版社
    • 出版时间:2017-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-09-01
    • 字数:569千字
    • 页数:452
    • 开本:小16开
    • ISBN:9787118115406
    • 版权提供:国防工业音像出版社
    • 作者:(瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著
    • 著:(瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara van de Geer)编著
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:138.00
    • ISBN:9787118115406
    • 出版社:国防工业出版社
    • 开本:小16开
    • 印刷时间:2018-09-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2017-03-01
    • 页数:452
    • 外部编号:9362318
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

       章绪论



    1.1框架结构



    1.2潜在价值和挑战



    1.3关于本书



    1.3.1本书的组织结构



    1.4实例



    1.4.1基因学中的生物标记发现及预测



    第2章线模型中的Lasso



    2.1本章的组织结构



    2.2引言及预备知识



    2.2.1Lasso评估量



    .正交观测量



    2.4预测



    2.4.1Lass0预测的实际应用



    2.4.2渐进理论的一些结果



    2.5变量筛选和IIB-B0IIq-范数



    2.5.1变量筛选中的调谐参数选择



    2.5.2针对DNA结合点的M0tif回归



    2.6变量选择



    2.6.1邻域稳定和irrepresentable条件



    2.7总结关键质和关设



    2.8自适应Lasso:两阶段流程



    2.8.1说明:数据和motif回归



    2.8.2正交观测量



    2.8.3自适应Lasso:弱条件下的变量选择



    2.8.4计算



    2.8.5多步骤自适应Lasso



    2.8.6非凸的惩罚函数



    ……



    第3章广义线模型和Lasso



    第4章GroupLasso



    第5章加模型和单变量平滑函数



    第6章Lasso理论



    第7章使用Lasso做变量选择



    第8章l1l2-惩罚过程理论



    第9章非凸损失函数与l1-正则化



    0章稳定解



    1章线模型及拓展的p-值



    2章贪婪算法oting算法



    3章图形化建模



    4章概率以及矩不等式



      《高维数据统计方法、理论与应用》融合了方法概念、计算算法以及高维统计学方面的数学理论和应用。方法和计算中的数学基础在探索令人兴奋的潜在结果和理解基本限制条件的过程中起着积极作用。从这个意义上讲,方法和定理的结合构成了《高维数据统计方法、理论与应用》的基石。我们本着强调数学设及其质的原则,介绍了一些方法及其在数据分析中的潜在价值,其中的理论推导以现实数据的应用问题为牵引。数学推导产生的结果,不仅能产生更深刻的认识,而且根据适用范围可以对各种方法和算法进行分类。《高维数据统计方法、理论与应用》意不在于技术发展水平的一般概述,而是对我们自己工作进行选择介绍。

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