Statistical Foundations of Data Science gives a thorough introduction to commonly used statistical models, contemporary statistical machine learning techniques and algorithms, along with their mathematical insights and statistical theories. It aims to serve as a graduate-level textbook and a research monograph on high-dimensional statistics, sparsity and covariance learning, machine learning, and statistical inference. It includes ample exercises that involve both theoretical studies as well as empirical applications.

The book begins with an introduction to the stylized features of big data and their impacts on statistical analysis. It then introduces multiple linear regression and expands the techniques of model building via nonparametric regression and kernel tricks. It provides a comprehensive account on sparsity explorations and model selections for multiple regression, generalized linear models, quantile regression, robust regression, hazards regression, among others. High-dimensional inference is also thoroughly addressed and so is feature screening. The book also provides a comprehensive account on high-dimensional covariance estimation, learning latent factors and hidden structures, as well as their applications to statistical estimation, inference, prediction and machine learning problems. It also introduces thoroughly statistical machine learning theory and methods for classification, clustering, and prediction. These include CART, random forests, boosting, support vector machines, clustering algorithms, sparse PCA, and deep learning.

�ber die Autorin bzw. den Autor

The authors are international authorities and leaders on the presented topics. All are fellows of the Institute of Mathematical Statistics and the American Statistical Association.

Jianqing Fan is Frederick L. Moore Professor, Princeton University. He is co-editing Journal of Business and Economics Statistics and was the co-editor of The Annals of Statistics, Probability Theory and Related Fields, and Journal of Econometrics and has been recognized by the 2000 COPSS Presidents' Award, AAAS Fellow, Guggenheim Fellow, Guy medal in silver, Noether Senior Scholar Award, and Academician of Academia Sinica.

Runze Li is Elberly family chair professor and AAAS fellow, Pennsylvania State University, and was co-editor of The Annals of Statistics.

Cun-Hui Zhang is distinguished professor, Rutgers University and was co-editor of Statistical Science.

Hui Zou is professor, University of Minnesota and was action editor of Journal of Machine Learning Research.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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We first started out as ?The Paperback Exchange,? a chain of physical bookstores where we would part exchange your beloved books for new stories to transport you to faraway places. However, as shopping started to evolve to online shops and marketplaces, we bid our stores goodbye to become ?PBShop.? This transition has only allowed us to blossom as we now ship thousands of titles to book lovers across the globe. We pride ourselves in being a community of local book lovers which allows our passion and devotion to shine in everything we do. In 2020 we not only celebrated our 20th birthday but our 1st birthday as being completely employee owned after becoming an E.O.T in September 2019. We are proud to be different and embrace standing apart on a book mountain by working from a virtual inventory which allows us to provide thousands of books that may be difficult to get for your bookshelf or your studies. Working with a number of different suppliers allows us to explore other avenues such as puzzles, sheet music and even stationery so we really do have something for everyone. Life is about being versatile in all realms of existence. If this is your first visit or you are a returning customer, we would like to welcome you to the PBShop family, for there is no friend as loyal as a book. We are a company who put our customers at the centre of everything we do as we understand the importance of reading because once you learn to read, you will forever be free. There are a whole lot of things in this world of ours that we are yet to explore, which is why we will forever inspire curious minds.

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