Name: Random Matrix Methods for Machine Learning (en Inglés)
Price: 121.61 USD
Availability: InStock
Author: Couillet, Romain ; Liao, Zhenyu
ISBN: 9781009123235

portada Random Matrix Methods for Machine Learning (en Inglés)

Random Matrix Methods for Machine Learning (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Romain Couillet

Zhenyu Liao

Editorial

Cambridge University Press

Año

2022

Idioma

Inglés

N° páginas

408

Encuadernación

Tapa Dura

Dimensiones

24.6 x 16.8 x 2.4 cm

Peso

0.86 kg.

ISBN13

9781009123235

N° edición

Categorías

Reconocimiento de formas
Visión por ordenador

Random Matrix Methods for Machine Learning (en Inglés)

Romain Couillet (Autor) · Zhenyu Liao (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Dura

Libro Nuevo Importado

Envío: 16 a 23 días háb.

$ 221.11$ 121.61

-45%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan más de 100 unidades

$ 121.61

Llega entre el 03 Sep y el 16 Sep a Quito, Pichincha. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Random Matrix Methods for Machine Learning (en Inglés)"

This book presents a unified theory of random matrices for applications in machine learning, offering a large-dimensional data vision that exploits concentration and universality phenomena. This enables a precise understanding, and possible improvements, of the core mechanisms at play in real-world machine learning algorithms. The book opens with a thorough introduction to the theoretical basics of random matrices, which serves as a support to a wide scope of applications ranging from SVMs, through semi-supervised learning, unsupervised spectral clustering, and graph methods, to neural networks and deep learning. For each application, the authors discuss small- versus large-dimensional intuitions of the problem, followed by a systematic random matrix analysis of the resulting performance and possible improvements. All concepts, applications, and variations are illustrated numerically on synthetic as well as real-world data, with MATLAB and Python code provided on the accompanying website.