Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization : Ecole d Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXI - 2001
Statistical learning theory is aimed at analyzing complex data with necessarily approximate models. This book is intended for an audience with a graduate background in probability theory and statistics. It will be useful to any reader wondering why it may be a good idea, to use as is often done in p...
Zapisane w:
| Wydane w: | Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour (Online), 31 |
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| 1. autor: | |
| Korporacja: | |
| Kolejni autorzy: | |
| Format: | Livre numérique |
| Język: | Anglais |
| Wydane: |
Berlin [etc.] :
Springer
[20..].
Cham : Springer Nature |
| Seria: | Lecture notes in mathematics
1851 |
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | Accès sur la plateforme de l'éditeur Accès sur la plateforme Istex Accès Université d'Orléans Accès INSA CVL |
| Komentarz: |
N˚de : École d'Été de probabilités de Saint-Flour, ISSN 2512-3564, XXXI, 2001 Archives Springer e-books (Licence nationale) Archives Springer e-books (Licence nationale) |
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| Edition sous un autre format: | • Statistical learning theory and stochastic optimization, Ecole d'été de probabilités de Saint-Flour XXXI-2001, [course presented by] Olivier Catoni, 2004, Berlin, Springer, 1 volume (viii-272 pages), Lecture notes in mathematics, 3-540-22572-2 • Statistical Learning Theory and Stochastic Optimization, Texte imprimé, 9783662203248 |
Spis treści:
- Universal Lossless Data Compression
- Links Between Data Compression and Statistical Estimation
- Non Cumulated Mean Risk
- Gibbs Estimators
- Randomized Estimators and Empirical Complexity
- Deviation Inequalities
- Markov Chains with Exponential Transitions
- References
- Index.