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商品簡介
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近年來，在所有科學學科和工業環境中收集的數據量和種類都出現了爆炸式增長。如此龐大的數據集給統計和機器學習領域的研究人員帶來了許多挑戰。本書對高維統計學進行了詳盡介紹，重點介紹核心方法論和理論，包括尾部界、集中不等式、一致律和經驗過程以及隨機矩陣。此外還深入探索了特定的模型類,包括稀疏線性模型、用秩約束矩陣模型、圖模型和各種類型的非參數模型。書中提供了數百個工作示例和練習，既適合統計學相關課程使用，也適合統計學、機器學習和相關領域的研究生與研究人員自學。
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