Estimation and Testing Under Sparsity
| Autor: | de Geer, Sara van |
|---|---|
| EAN: | 9783319327730 |
| Auflage: | 001 |
| Sachgruppe: | Mathematik |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 292 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Veröffentlichungsdatum: | 29.06.2016 |
| Untertitel: | École d'Été de Probabilités de Saint-Flour XLV - 2015 |
| Schlagworte: | Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik Statistik Wahrscheinlichkeit - Wahrscheinlichkeitstheorie |
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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.
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