The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than knowledge and experience.
This textbook approaches the essence of sparse estimation by considering math problems and building R programs.
Each chapter introduces the notion of sparsity and provides procedures followed by mathematical derivations and source programs with examples of execution.
To maximize readers' insights into sparsity, mathematical proofs are presented for almost all propositions, and programs are described without depending on any packages.
The book is carefully organized to provide the solutions to the exercises in each chapter so that readers can solve the total of 100 exercises by simply following the contents of each chapter.
This textbook is suitable for an undergraduate or graduate course consisting of about 15 lectures (90 mins each).
Written in an easy-to-follow and self-contained style, this book will also be perfect material for independent learning by data scientists, machine learning engineers, and researchers interested in linear regression, generalized linear lasso, group lasso, fused lasso, graphical models, matrix decomposition, and multivariate analysis.
This book is one of a series of textbooks in machine learning by the same author.
Other titles are: - Statistical Learning with Math and R (https: //www.
springer.
com/gp/book/9789811575679) - Statistical Learning with Math and Python (https: //www.
springer.
com/gp/book/9789811578762) - Sparse Estimation with Math and Python About author(s): Joe Suzuki is a professor of statistics at Osaka University, Japan.
He has published more than 100 papers on graphical models and information theory.
He is the author of a series of textbooks on machine learning- Statistical Learning with Math and R (https: //www.
springer.
com/gp/book/9789811575679)- Statistical Learning with Math and Python (https: //www.
springer.
com/gp/book/9789811578762)- Sparse Estimation with Math and R (This book)- Sparse Estimation with Math and Python.
| Are | |
|---|---|
| R (https | Wwwspringercomgpbook9789811575679) Wwwspringercomgpbook9789811575679) |
| Python (https | Wwwspringercomgpbook9789811578762) Wwwspringercomgpbook9789811578762) |
| About author(s) | Joe |
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
Springer Sparse estimation with math and r: 100 exercises for building logic, paperback/joe suzuki
