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Information Theory, Dimension Reduction and Density Estimation

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개인저자Saha, Sujayam.
단체저자명University of California, Berkeley. Statistics.
서명/저자사항Information Theory, Dimension Reduction and Density Estimation.
발행사항[S.l.] : University of California, Berkeley., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항160 p.
소장본 주기School code: 0028.
ISBN9780438324534
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-01(E), Section: B.
Advisers: Bin Yu
요약This thesis documents three different contributions in statistical learning theory. They were developed with careful emphasis on addressing the demands of modern statistical analysis upon large-scale modern datasets. The contributions concern th
요약In Chapter 2, I describe the development of an unifying treatment of the study of inequalities between f-divergences, which are a general class of divergences between probability measures which include as special cases many commonly used diverge
요약In Chapter 3, I describe the development of a new dimension reduction technique specially suited for interpretable inference in supervised learning problems involving large-dimensional data. This new technique, Supervised Random Projections (SRP
요약In Chapter 4, I describe the development of several adaptivity properties of the Non-Parametric Maximum Likelihood Estimator (NPMLE) in the problem of estimating an unknown gaussian location mixture density based on independent identically distr
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International80-01B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998167

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
1 WE00027585 310 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ 대출가능 인쇄 이미지  

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