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Computational and Statistical Aspects of High-dimensional Structured Estimation

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자료유형E-Book
개인저자Chen, Sheng.
단체저자명University of Minnesota. Computer Science.
서명/저자사항Computational and Statistical Aspects of High-dimensional Structured Estimation.
발행사항[S.l.] : University of Minnesota., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항272 p.
소장본 주기School code: 0130.
ISBN9780438169227
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-12(E), Section: B.
Adviser: Arindam Banerjee.
요약Modern statistical learning often faces high-dimensional data, for which the number of features that should be considered is very large. In consideration of various constraints encountered in data collection, such as cost and time, however, the
요약Over the last two decades, sparsity has been one of the most popular structures to exploit when we estimate a high-dimensional parameter, which assumes that the number of nonzero elements in parameter vector/matrix is much smaller than its ambie
요약In this thesis, we aim to make progress towards a unified framework for the estimation with general structures, by studying the high-dimensional structured linear model and other semi-parametric and non-convex extensions. In particular, we intro
일반주제명Computer science.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-12B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998787

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
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