High-Dimensional Probability An Introduction with Applications in Data Science
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92,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
15.01.2026
Abbildungen
Worked examples or Exercises
Verlag
Cambridge AcademicSeitenzahl
346
Maße (L/B/H)
26/18,3/2,3 cm
Gewicht
846 g
Auflage
2nd edition
Sprache
Englisch
ISBN
978-1-00-949064-1
'High-Dimensional Probability,' winner of the 2019 PROSE Award in Mathematics, offers an accessible and friendly introduction to key probabilistic methods for mathematical data scientists. Streamlined and updated, this second edition integrates theory, core tools, and modern applications. Concentration inequalities are central, including classical results like Hoeffding's and Chernoff's inequalities, and modern ones like the matrix Bernstein inequality. The book also develops methods based on stochastic processes - Slepian's, Sudakov's, and Dudley's inequalities, generic chaining, and VC-based bounds. Applications include covariance estimation, clustering, networks, semidefinite programming, coding, dimension reduction, matrix completion, and machine learning. New to this edition are 200 additional exercises, alongside extra hints to assist with self-study. Material on analysis, probability, and linear algebra has been reworked and expanded to help bridge the gap from a typical undergraduate background to a second course in probability.
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