Inférence statistique à partir de données de haute dimension

Titre original :

Statistical Inference from High Dimensional Data

Contenu du livre :

- Les problèmes du monde réel peuvent être hautement dimensionnels, complexes et bruyants - Plus de données n'implique pas plus d'informations - Différentes approches traitent ce que l'on appelle la malédiction de la dimensionnalité pour réduire les informations non pertinentes - Un processus avec des informations multidimensionnelles n'est pas nécessairement facile à interpréter ou à traiter - Dans certaines applications du monde réel, le nombre d'éléments d'une classe est clairement inférieur à celui de l'autre.

Les modèles ont tendance à supposer que l'importance de l'analyse appartient à la classe majoritaire, ce qui n'est généralement pas le cas - L'analyse de maladies complexes telles que le cancer se concentre sur des données omiques plus qu'unidimensionnelles - La quantité croissante de données grâce à la réduction du coût des expériences à haut débit ouvre une nouvelle ère pour les approches intégratives basées sur les données - Les approches basées sur l'entropie sont intéressantes pour réduire la dimensionnalité des données à haute dimension.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9783036509440
• Auteur : Carlos Fernandez-Lozano
• Éditeur : Mdpi Ag
• Reliure : Relié