Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory

Sumio Watanabe

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Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, 2009

0521864674 / 9780521864671

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many widely used statistical models and learning machines applied to information science have a parameter space that is singular: mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, and stochastic context-free grammars are major examples. Algebraic geometry and singularity theory provide the necessary tools for studying such non-smooth models. Four main formulas are established: 1. the log likelihood function can be given a common standard form using resolution of singularities, even applied to more complex models; 2. the asymptotic behaviour of the marginal likelihood or 'the evidence' is derived based on zeta function theory; 3. new methods are derived to estimate the generalization errors in Bayes and Gibbs estimations from training errors; 4. the generalization errors of maximum likelihood and a posteriori methods are clarified by empirical process theory on algebraic varieties.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9780521864671

Titel
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
Autor
Sumio Watanabe
Verlag
Cambridge University Press
Veröffentlichungsjahr
2009
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
0521864674
ISBN-13
9780521864671
Artikelgewicht
637 Gramm
Abmessungen
235x157x22 mm

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