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Estimation and Testing Under Sparsity
Sara Van de Geer
Livre broché | Anglais | Lecture Notes in Mathematics | École d'Été de Probabilités de Saint-Flour | n° 2159
58,45 €
+ 116 points
Description
Taking the Lasso method as its starting point, this book describes the main ingredients needed to study general loss functions and sparsity-inducing regularizers. It also provides a semi-parametric approach to establishing confidence intervals and tests. Sparsity-inducing methods have proven to be very useful in the analysis of high-dimensional data. Examples include the Lasso and group Lasso methods, and the least squares method with other norm-penalties, such as the nuclear norm. The illustrations provided include generalized linear models, density estimation, matrix completion and sparse principal components. Each chapter ends with a problem section. The book can be used as a textbook for a graduate or PhD course.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 274
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 2159
Caractéristiques
- EAN:
- 9783319327730
- Date de parution :
- 29-06-16
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 412 g
