数据科学(英語:data science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。 它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。 数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

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高维概率提供了对随机向量、随机矩阵、随机子空间和用于量化高维不确定性的对象的行为的洞察。借鉴了概率、分析和几何的思想,它适用于数学、统计学、理论计算机科学、信号处理、优化等领域。它是第一个将高维概率的理论、关键工具和现代应用集成起来的。集中不等式是其核心,它涵盖了Hoeffding和Chernoff等经典不等式和Bernstein等现代发展。然后介绍了基于随机过程的强大方法,包括Slepian的、Sudakov的和Dudley的不等式,以及基于VC维的泛链和界。整本书包含了大量的插图,包括经典和现代的协方差估计、聚类、网络、半定规划、编码、降维、矩阵补全、机器学习、压缩感知和稀疏回归等结果。

这是一本教科书在高维概率与数据科学的应用展望。它是为博士和高级硕士学生和数学,统计,电子工程,计算机科学,计算生物学和相关领域的初级研究人员,谁正在寻求扩大他们的理论方法在现代研究数据科学的知识。

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