Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics (Paperback)

Sprache: Englisch

Verlag: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York, 2026

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Paperback. This monograph develops a unified, application-driven framework for kernel methods grounded in reproducing kernel Hilbert spaces and optimal transport. The primary goal is to tackle industrial cases from computational physics and mathematical finance and discuss applications across various areas, such as statistics, or artificial intelligence (physics-informed systems, reinforcement learning, machine learning, generative methods, etc.).Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics is divided into two parts, theoretical principles and the techniques employed in their applications; contains numerous applications in engineering, finance, and machine learning; and provides a framework for designing numerically efficient, large-scale dataset strategies. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781611979169

Titel
Reproducing Kernel Methods for Machine Learning, PDEs, and Statistics (Paperback)
Autor
Philippe G. LeFloch
Verlag
Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., New York
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
new
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1611979161
ISBN-13
9781611979169

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