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High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications

Numéro d'article: 59019550

High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications

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Ce qui se démarque

Innovative Methodology

Presents cutting-edge techniques for analyzing complex data sets efficiently, utilizing low-dimensional models that enhance interpretability and performance.

Comprehensive Applications

Demonstrates practical applications across various fields, ensuring relevance for researchers and practitioners tackling high-dimensional data challenges in real-world scenarios.

User-Friendly Computation

Includes accessible computational guidelines and resources, empowering users to effectively implement methodologies without needing extensive programming skills.

Détails du produit

Connecting theory with practice, this systematic and rigorous introduction covers the fundamental principles, algorithms and applications of key mathematical models for high-dimensional data analysis. Comprehensive in its approach, it provides unified coverage of many different low-dimensional models and analytical techniques, including sparse and low-rank models, and both convex and non-convex formulations. Readers will learn how to develop efficient and scalable algorithms for solving real-world problems, supported by numerous examples and exercises throughout, and how to use the computational tools learnt in several application contexts. Applications presented include scientific imaging, communication, face recognition, 3D vision, and deep networks for classification. With code available online, this is an ideal textbook for senior and graduate students in computer science, data science, and electrical engineering, as well as for those taking courses on sparsity, low-dimensional structures, and high-dimensional data. Foreword by Emmanuel Candès.

Publisher	Cambridge University Press
Publication date	January 13, 2022
Edition	New
Language	English
Print length	716 pages
ISBN-10	1108489737
ISBN-13	978-1108489737
Item Weight	2.31 pounds (1.05 kg)
Dimensions	6.75 x 1.5 x 9.75 inches (17.1 x 3.8 x 24.8 cm)

À qui est-ce destiné ?

Data Scientists
Data scientists dealing with high-dimensional datasets can effectively use low-dimensional models for analysis and visualization.
Researchers
Researchers in fields like genomics or image processing benefit from the methodologies for interpreting complex data.
Graduate Students
Graduate students in statistics or machine learning will find valuable insights and practical applications for their studies.

Casual Users
Individuals without a strong statistical background may struggle to grasp the advanced concepts presented in the book.

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Computer Vision & Pattern Recognition Editorial Review

**** "High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications" is a compelling resource that stands out for its profound and insightful exploration of high-dimensional data analysis. The new edition of this work not only excels in its clear and engaging exposition of complex philosophical assumptions that underpin various algorithms but also meticulously balances rigor and intuition. This creates an enriching pathway for readers, encouraging a renaissance in both theoretical proof and practical application within learning theory. Readers have noted the book's effectiveness in transforming their understanding of the principles of intelligence, with one enthusiastic user citing its influence on achieving paper acceptances at top AI conferences and journals. The logical flow and historical context provided in this work shed light on the relevance of high-dimensional geometry to machine learning, making complex topics accessible. Furthermore, practical application examples included in the book have been found to enhance comprehension and provide real-world insights, making it a valuable tool for both novice learners and seasoned practitioners. Overall, this book appears to be a staple resource for anyone pursuing advanced studies in data analysis, particularly at the graduate level. It distinguishes itself through its approachable yet thorough content, fostering a deep understanding of high-dimensional data without overwhelming the reader. **

Avis et évaluations clients

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31 évaluations des clients

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Avantages

Clear exposition and balanced approach between intuition and rigor
In-depth understanding of principles related to intelligence
Inspiring impact on achieving academic success in AI-related fields
Logical explanation of high-dimensional geometry’s relevance to machine learning
Useful application examples that enhance learning experience

Les inconvénients

The review summary does not highlight any specific Cons.

CONFIANCE EN LA PLATEFORME & PROTECTION DE L'ACHETEUR

4.2/5 9830 reviews

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Diana

Acheteur vérifié

“I have, in fact, had bad experiences on several occasions with service providers or shipping companies from America—definitely—but this is the first and only reputable and reliable company I have encountered so far; huge praise for their work. ”

23 October 2026 · via Trustpilot

Jarl

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Botibita

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26 October 2026 · via Trustpilot

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