Concentration Inequalities and Model Selection : Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXIII - 2003
Since the impressive works of Talagrand, concentration inequalities have been recognized as fundamental tools in several domains such as geometry of Banach spaces or random combinatorics. They also turn out to be essential tools to develop a non-asymptotic theory in statistics, exactly as the centra...
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| Auteur principal: | |
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| Collectivité auteur: | |
| Autres auteurs: | , |
| Format: | Livre numérique |
| Langue: | Anglais |
| Publié: |
Berlin, Heidelberg :
Springer Berlin Heidelberg
[20..].
Cham : Springer Nature |
| Édition: | 1st ed. 2007. |
| Collection: | Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour
33 |
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | Accès sur la plateforme de l'éditeur Accès sur la plateforme Istex Accès Université d'Orléans Accès INSA CVL |
| Note: |
L'impression du document génère 355 p. Archives Springer e-books (Licence nationale) Archives Springer e-books (Licence nationale) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Concentration inequalities and model selection, Ecole d'été de probabilités de Saint-Flour XXXIII, 2003, [course presented by] Pascal Massart, Berlin, Springer, 2007, 1 vol. (XIV-337 p.), Lecture notes in mathematics, 978-3-540-48497-4 • Concentration Inequalities and Model Selection, Texte imprimé, 9783540832379 • Concentration inequalities and model selection, Ecole d'été de probabilités de Saint-Flour XXXIII, 2003, [course presented by] Pascal Massart, Berlin, Springer, 2007, 1 vol. (XIV-337 p.), Lecture notes in mathematics, 978-3-540-48497-4 |
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| 506 | |a Conditions particulières de réutilisation pour les bénéficiaires des licences nationales. https://www.licencesnationales.fr/springer-nature-ebooks-contrat-licence-ln-2017 | ||
| 520 | |a Since the impressive works of Talagrand, concentration inequalities have been recognized as fundamental tools in several domains such as geometry of Banach spaces or random combinatorics. They also turn out to be essential tools to develop a non-asymptotic theory in statistics, exactly as the central limit theorem and large deviations are known to play a central part in the asymptotic theory. An overview of a non-asymptotic theory for model selection is given here and some selected applications to variable selection, change points detection and statistical learning are discussed. This volume reflects the content of the course given by P. Massart in St. Flour in 2003. It is mostly self-contained and accessible to graduate students | ||
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