Algorithmic High-Dimensional Robust Statistics

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, GB, 2023

1108837816 / 9781108837811

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Artikelbeschreibung des Verkäufers

Robust statistics is the study of designing estimators that perform well even when the dataset significantly deviates from the idealized modeling assumptions, such as in the presence of model misspecification or adversarial outliers in the dataset. The classical statistical theory, dating back to pioneering works by Tukey and Huber, characterizes the information-theoretic limits of robust estimation for most common problems. A recent line of work in computer science gave the first computationally efficient robust estimators in high dimensions for a range of learning tasks. This reference text for graduate students, researchers, and professionals in machine learning theory, provides an overview of recent developments in algorithmic high-dimensional robust statistics, presenting the underlying ideas in a clear and unified manner, while leveraging new perspectives on the developed techniques to provide streamlined proofs of these results. The most basic and illustrative results are analyzed in each chapter, while more tangential developments are explored in the exercises.…

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781108837811

Titel
Algorithmic High-Dimensional Robust Statistics
Autor
Ilias Diakonikolas, Daniel M. Kane
Verlag
Cambridge University Press, GB
Erscheinungsjahr
2023
Zustand
New
Einband
Hardback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1108837816
ISBN-13
9781108837811
Auflage
New.
Artikelgewicht
580 Gramm
Abmessungen
6 x 0.69 x 9 inches

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