马丁·温赖特。 高维统计。非渐近观点。 （英语） Zbl 1457.62011年 剑桥统计与概率数学系列48.剑桥：剑桥大学出版社（ISBN 978-1-108-49802-9/hbk；978-1-108/62777-1/电子书）。xvii，第552页。(2019). 一本优秀的统计杰作掌握在读者手中，是所有研究生在数理统计和数学机器学习方面必读的书。它包括此处列出的章节：基本尾部和集中边界、度量集中、统一大数定律、度量熵及其用途、随机矩阵和协方差估计、高维稀疏线性模型、高维主成分分析、可分解性和受限强凸性，带秩约束的矩阵估计、高维数据的图形模型、再生核希尔伯特空间、非参数最小二乘、局部化和一致律以及极小极大下限。本书每章末尾有50多幅插图、数百个工作示例和练习、附录、书目细节和背景，也适用于必须理解和应用适合大规模数据的现代统计方法的研究人员。审核人：Rózsa Horváth-Bokor（Budakalász） 引用于1审查引用于206文件 MSC公司： 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序 62兰特 大数据和数据科学的统计方面 62H15型 多元分析中的假设检验 62H22个 概率图形模型 60对20 随机矩阵（概率方面） 2015年1月60日 强极限定理 第46页第22页 具有再生核的希尔伯特空间（=（适当的）函数希尔伯特空间，包括de Branges-Rovnyak和其他结构空间） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：高维统计；非参数最小二乘；希尔伯特空间；图形模型；随机矩阵；主成分分析；统一大数定律；极小极大下界 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.J.Wainwright}，高维统计。非渐近观点。剑桥：剑桥大学出版社（2019；Zbl 1457.62011） 全文： 内政部