Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lecture notes on high-dimensional data

論文の概要: Lecture notes on high-dimensional data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05841v7
Date: Fri, 20 Sep 2024 13:52:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-09 15:57:56.102953
Title: Lecture notes on high-dimensional data
Title（参考訳）: 高次元データに関する講義ノート
Authors: Sven-Ake Wegner,
Abstract要約: 改訂版が教科書(Mathematical Introduction to Data Science, Springer, Berlin, Heidelberg, 2024, https://link.springer.com/book007/978-3-662-69426-8)の一部として出版された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: These are lecture notes based on the first part of a course on 'Mathematical Data Science', which I taught to final year BSc students in the UK in 2019-2020. Topics include: concentration of measure in high dimensions; Gaussian random vectors in high dimensions; random projections; separation/disentangling of Gaussian data. A revised version has been published as part of the textbook [Mathematical Introduction to Data Science, Springer, Berlin, Heidelberg, 2024, https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-69426-8].
Abstract（参考訳）: 以下は、2019-2020年にイギリスでBScの学生に教えた「数学データサイエンス」の講座の最初の部分に基づく講義ノートである。トピックは、高次元における測度集中、高次元におけるガウス確率ベクトル、乱射影、ガウスデータの分離・分離である。改訂版が教科書 (Mathematical Introduction to Data Science, Springer, Berlin, Heidelberg, 2024, https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-69426-8] の一部として出版された。

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