- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- الكمبيوتر والتكنولوجيا /
- علوم الكمبيوتر /
- AI & Machine Learning /
- Computer Vision & Pattern Recognition /
- Algebraic Geometry and Statistical Learning T...
0 ratings
منتج #:
58626472
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics, Series Number 25 1st Edition
87% من المشترين سيوصون بهذا المنتج لصديق
منتج #:
58626472
QAR 397
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, سبتمبر 10
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
Watanabe’s book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.
مايفيد
Interdisciplinary Approach
Combines algebraic geometry and statistical learning theory, offering a unique perspective that bridges mathematics and statistics for advanced learners and researchers.
Comprehensive Coverage
Provides in-depth theoretical insights and practical applications, making complex concepts accessible for graduate students and professionals in applied mathematics.
Renowned Authors
Authored by leading experts in the field, ensuring high-quality content that reflects current trends and research in applied and computational mathematics.
تفاصيل المنتج
- Foundations for using algebraic geometry in statistical learning theory
- Addresses singular models/machines such as mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, stochastic context-free grammars
- Theory provides accurate estimation techniques in the presence of singularities
- Authored by Watanabe, the book is expected to have a significant influence
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | September 28, 2009 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 300 pages |
| ISBN-10 | 0521864674 |
| ISBN-13 | 978-0521864671 |
| Item Weight | 1.25 pounds (570 grams) |
| Dimensions | 6.25 x 1 x 9 inches (15.9 x 2.5 x 22.9 cm) |
من يجب أن يشتري؟
-
Graduate Students
Ideal for advanced graduate students focusing on the intersection of algebraic geometry and statistical learning theory.
-
Research Professionals
Useful for researchers seeking to apply algebraic geometry concepts in statistical learning frameworks and computational mathematics.
-
Mathematical Statisticians
Perfect for statisticians interested in theoretical foundations and mathematical underpinnings of statistical learning algorithms.
-
Casual Readers
Not suitable for casual readers; the content is complex and requires foundational knowledge in mathematics.
وصف المنتج
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory Cambridge Monographs on Applied and Computational Mathematics, Series Number 25 1st Edition
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
What is the focus of Watanabe's book?
إجابه: The book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. -
سؤال:
What are some examples of singular models/machines?
إجابه: Mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, stochastic context-free grammars are some of the major examples. -
سؤال:
What is the usefulness of this book?
إجابه: The theory achieved in the book will help in accurate estimation techniques in the presence of singularities.
Computer Vision & Pattern Recognition Editorial Review
The editorial review of the book "Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory" acknowledges its potential to provide an approachable understanding of a complex theoretical topic important for practitioners in the field of machine learning and data science. The reviewer praises the content but criticizes the clarity of the author's transitions between definitions, statements, remarks, and theorems, as well as pointing out issues with the English and typographical errors. They note that parsing through the book can be frustrating, requiring the reader to repeatedly verify each step due to these issues. The reviewer recommends a second edition and suggests that readers with a strong background in measure theory, differential geometry, and abstract algebra, and the right motivation, could benefit from the book. Another review commends the clarity of the book, highlighting its relevance for those interested in the application of algebraic geometry in statistical learning theory. The author's use of real algebraic geometry over algebraically closed fields is Considered advantageous, as it reduces the need for heavy machinery associated with contemporary texts on the subject. The book is said to require readers to have preparation in real and functional analysis and a good background in algebraic geometry, although not necessarily at the level of modern approaches to the subject. The reviewer points out that the book covers important concepts from statistical learning theory and the use of Kullback-Leibler distance, and emphasizes the need for "singular" statistical learning theory in dealing with parameter spaces where the Fisher information matrix is not positive definite. The review also mentions the author's generalization of standard statistical learning Constructions to the case of singular theories, such as the Akaike information criterion and Bayes information criterion. The book's treatment of notions like stochastic complexity and its methods for calculating it are noted, as well as the author's strategies for dealing with the divergence of the maximum likelihood estimator and the failure of asymptotic normality in singular theories.
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
100%
-
4 نجمة
0%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
إيجابيات
- Provides an approachable understanding of a complex theoretical topic.
- Relevant for those interested in the application of algebraic geometry in statistical learning theory.
- Covers important concepts from statistical learning theory.
- Generalizes standard statistical learning Constructions to the case of singular theories.
- Treatment of notions like stochastic complexity and its methods for calculating it.
سلبيات
- Lack of clarity in the author's transitions between definitions, statements, remarks, and theorems.
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
DA
Dhoha
مشتري موثّق
“Was looking for chromatography filters and managed to find them and receive them in a short period of time. Great experience”
22 January 2026 · عبر Trustpilot
PP
Pretty
مشتري موثّق
“It was timely”
4 July 2026 · عبر Trustpilot
HA
hamza
مشتري موثّق
“Timely delivery and transparency”
19 February 2026 · عبر Trustpilot
MF
Mayerlyn
مشتري موثّق
“Excelente servicio y hasta la puerta de casa ??”
14 February 2026 · عبر Trustpilot
LR
Leon
مشتري موثّق
“The delivery time exceeded my expectations. The product was securely packaged.”
20-Jul-26 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
QAR 397
اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, سبتمبر 10
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- Algebraic geometry can now be used in statistical learning theory
- The book focuses on singular models/machines
- Major examples of such models include mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks etc.
- The theory lays the groundwork for accurate estimation in the presence of singularities.
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.