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Concentration Inequalities

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Stéphane Boucheron
OUP Oxford
2013-2-7
496
GBP 89.00
Hardcover
9780199535255

图书标签: Statistics  数学  learning-theory  concentration_inequality  Probability,  Inequalities,  Concentration-of-Measure,  学术   


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发表于2024-12-23

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图书描述

Concentration inequalities for functions of independent random variables is an area of probability theory that has witnessed a great revolution in the last few decades, and has applications in a wide variety of areas such as machine learning, statistics, discrete mathematics, and high-dimensional geometry. Roughly speaking, if a function of many independent random variables does not depend too much on any of the variables then it is concentrated in the sense that with high probability, it is close to its expected value. This book offers a host of inequalities to illustrate this rich theory in an accessible way by covering the key developments and applications in the field. The authors describe the interplay between the probabilistic structure (independence) and a variety of tools ranging from functional inequalities to transportation arguments to information theory. Applications to the study of empirical processes, random projections, random matrix theory, and threshold phenomena are also presented. A self-contained introduction to concentration inequalities, it includes a survey of concentration of sums of independent random variables, variance bounds, the entropy method, and the transportation method. Deep connections with isoperimetric problems are revealed whilst special attention is paid to applications to the supremum of empirical processes. Written by leading experts in the field and containing extensive exercise sections this book will be an invaluable resource for researchers and graduate students in mathematics, theoretical computer science, and engineering.

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著者简介

Stephane Boucheron, Laboratoire de Probabilites et Modeles Aleatoires, Universite Paris-Diderot,Gabor Lugosi, ICREA Research Professor, Pompeu Fabra University,Pascal Massart, Laboratoire de Mathematiques, Universite Paris Sud and Institut Universitaire de France

Stephane Boucheron is a Professor in the Applied Mathematics and Statistics Department at Universite Paris-Diderot, France.

Gabor Lugosi is ICREA Research Professor in the Department of Economics at the Pompeu Fabra University in Barcelona, Spain.

Pascal Massart is a Professor in the Department of Mathematics at Universite de Paris-Sud, France.


图书目录


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用户评价

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只是因为Concentration的书比较少,这本书才有它的价值。事实上,本书的最大缺点不是奇怪的字体(事实上看久了之后还觉得挺顺眼的),而是它的详略不分。虽然一本书做到“全”也是一件非常值得称赞的事情,但是本书并没有做到“全”,例如Chaining在本书中就没有得到体现。较前沿的一本教材,应该尽可能地“突出主线”,减去旁枝末节的东西,简明扼要地阐述本领域的主要方法、工具,然后再展示其主要应用。不幸地是,本书在每一章的后半部分,几乎都与主线方法无关,且本书的第六章以后的部分,也开始逐渐脱离主线了。既然如此,为什么不将各个专题,如Random Graph,VC-Dimension中的应用等,直接删掉,留在Notes中进行简要说明即可呢?

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其实这个书挺好的, 当reference book算是非常好的 (虽然有些应该出现在正文的被relegate到习题里了, 比如generic chaining), 不过字体是palantino吧, 看着真是不舒服...

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只是因为Concentration的书比较少,这本书才有它的价值。事实上,本书的最大缺点不是奇怪的字体(事实上看久了之后还觉得挺顺眼的),而是它的详略不分。虽然一本书做到“全”也是一件非常值得称赞的事情,但是本书并没有做到“全”,例如Chaining在本书中就没有得到体现。较前沿的一本教材,应该尽可能地“突出主线”,减去旁枝末节的东西,简明扼要地阐述本领域的主要方法、工具,然后再展示其主要应用。不幸地是,本书在每一章的后半部分,几乎都与主线方法无关,且本书的第六章以后的部分,也开始逐渐脱离主线了。既然如此,为什么不将各个专题,如Random Graph,VC-Dimension中的应用等,直接删掉,留在Notes中进行简要说明即可呢?

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