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Combinatorial Inference for Large-Scale Data Analysis

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자료유형E-Book
개인저자Lu, Junwei.
단체저자명Princeton University. Operations Research and Financial Engineering.
서명/저자사항Combinatorial Inference for Large-Scale Data Analysis.
발행사항[S.l.] : Princeton University., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항237 p.
소장본 주기School code: 0181.
ISBN9780438047709
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-10(E), Section: B.
Advisers: Han Liu
요약Problems of inferring the combinatorial structures of networks arise in many real applications ranging from genomic regulatory networks, brain networks to social networks. This poses new and challenging problems on the uncertainty assessment and
요약In the first part of the thesis, we propose a unified inferential method to test hypotheses on the global combinatorial properties of graphical models. We showed that my method works for general monotone graph properties that can be preserved un
요약In the second part of the thesis, we generalize the combinatorial inference for larger family of graphical models. We propose a novel class of dynamic nonparanormal graphical models, which allows us to model high dimensional heavy-tailed systems
일반주제명Statistics.
Operations research.
Artificial intelligence.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-10B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998086

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