Descripción
En las aplicaciones contemporáneas de la ciencia y la ingeniería, el volumen de datos disponibles está creciendo a un ritmo enorme. Los métodos espectrales han surgido como un enfoque simple pero sorprendentemente eficaz para extraer información de datos masivos, ruidosos e incompletos. Se ha encontrado una amplia gama de aplicaciones en el aprendizaje automático, la ciencia de la imagen, la modelización financiera y econométrica, y el procesamiento de señales.
Esta monografía presenta una introducción sistemática, aunque accesible, a los métodos espectrales desde una perspectiva estadística moderna, destacando sus implicaciones algorítmicas en diversas aplicaciones a gran escala. Los autores ofrecen un tratamiento unificado y exhaustivo que establece los fundamentos teóricos de los métodos espectrales, en particular a través de una lente estadística.
Basándose en años de experiencia investigadora en el campo, los autores presentan un potente marco, denominado análisis "leave-one-out", que demuestra ser eficaz y versátil para ofrecer garantías de rendimiento de grano fino para una variedad de problemas. Este libro es una lectura esencial para todos los estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan en ciencia de datos.
Autor: Yuxin Chen, Yuejie Chi, Jianqing Fan
Editorial: Now Publishers
Publicación: 21/10/2021
Páginas: 256
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.80lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.54d
ISBN13: 9781680838961
ISBN10: 1680838962
Categorías BISAC:
- Informática | Teoría de Máquinas
- Informática | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático