Introduction to Nonparametric Estimation 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

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Alexandre B. Tsybakov 作者

Springer

譯者

2008-12-12 出版日期

214 頁數

USD 129.00 價格

Hardcover

Springer Series in Statistics 叢書系列

9780387790510 圖書編碼

Introduction to Nonparametric Estimation 在線電子書圖書標籤: Statistics 統計學機器學習數學非參數統計 nonparametric 統計 Nonparametric

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發表於2024-11-22

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Introduction to Nonparametric Estimation 在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

everything's there.

評分☆☆☆☆☆

討論班的參考書，花瞭大半個學期的時間把第一章的所有內容仔細推導瞭一遍，非常數學風格的nonparametric入門書，證明都乾脆利落，就是中間略去瞭很多細節步驟，需要自己補充。強烈建議nonparametric方嚮的PhD花一年時間好好啃這本書，基本掌握現代非參數估計的方法。

評分☆☆☆☆☆

沒什麼錯誤，證明都很清晰。

評分☆☆☆☆☆

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Introduction to Nonparametric Estimation 在線電子書著者簡介

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Introduction to Nonparametric Estimation 在線電子書圖書描述

This is a concise text developed from lecture notes and ready to be used for a course on the graduate level. The main idea is to introduce the fundamental concepts of the theory while maintaining the exposition suitable for a first approach in the field. Therefore, the results are not always given in the most general form but rather under assumptions that lead to shorter or more elegant proofs. The book has three chapters. Chapter 1 presents basic nonparametric regression and density estimators and analyzes their properties. Chapter 2 is devoted to a detailed treatment of minimax lower bounds. Chapter 3 develops more advanced topics: Pinsker's theorem, oracle inequalities, Stein shrinkage, and sharp minimax adaptivity. This book will be useful for researchers and grad students interested in theoretical aspects of smoothing techniques. Many important and useful results on optimal and adaptive estimation are provided. As one of the leading mathematical statisticians working in nonparametrics, the author is an authority on the subject.

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