Statistiche ad alta dimensione: Un punto di vista non asintotico

Recensioni dei lettori

Il libro è molto apprezzato per il suo contenuto informativo sulle statistiche ad alta dimensionalità, che lo rende una risorsa importante per gli studenti e i ricercatori in campi come la statistica e l'apprendimento automatico. Pur essendo matematicamente rigoroso, rimane accessibile con spiegazioni dettagliate e numerosi esempi. Tuttavia, alcuni lettori trovano il testo un po' arido a causa della sua natura matematica, e ci sono lamentele sulla qualità della rilegatura in almeno un'edizione.

⬤ Altamente informativo
⬤ ben scritto e leggibile
⬤ ampia copertura di argomenti all'avanguardia
⬤ ottimo per studenti laureati e ricercatori
⬤ spiegazioni dettagliate ed esempi
⬤ rigoroso senza essere frustrante
⬤ non richiede la teoria delle misure.

⬤ Il libro può risultare asciutto a causa del suo pesante contenuto matematico
⬤ alcuni capitoli mancano di prove dettagliate
⬤ lamentele sulla scarsa qualità della rilegatura in alcune edizioni.

(basato su 7 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

High-Dimensional Statistics: A Non-Asymptotic Viewpoint

Contenuto del libro:

Negli ultimi anni si è assistito a un'esplosione del volume e della varietà dei dati raccolti in tutte le discipline scientifiche e in ambito industriale.

Questi enormi insiemi di dati rappresentano una serie di sfide per i ricercatori nel campo della statistica e dell'apprendimento automatico. Questo libro fornisce un'introduzione autonoma all'area della statistica ad alta dimensionalità, rivolta ai laureati del primo anno.

Include capitoli incentrati sulla metodologia e sulla teoria di base - tra cui i limiti di coda, le disuguaglianze di concentrazione, le leggi uniformi e i processi empirici e le matrici casuali - e capitoli dedicati all'esplorazione approfondita di particolari classi di modelli - tra cui i modelli lineari sparsi, i modelli matriciali con vincoli di rango, i modelli grafici e vari tipi di modelli non parametrici. Con centinaia di esempi ed esercizi, questo testo è pensato sia per i corsi che per l'autoapprendimento da parte di studenti e ricercatori in statistica, apprendimento automatico e campi correlati che devono comprendere, applicare e adattare i moderni metodi statistici adatti a dati su larga scala.