基于低维模型的高维数据分析

作者简介

约翰·莱特（John Wright） 哥伦比亚大学电气工程系副教授。2009~2011年曾在微软亚洲研究院工作。他的研究方向是高维数据分析，目前致力于开发从不完整的、被损坏的观测中稳健地恢复 结构化信号表示的高效算法，并将其应用于科学成像和计算机视觉问题。他曾获得2009年Lemelson-Illinois创新奖、2009年UIUC Martin研究生卓越研究奖、2012年COLT最 佳论文奖。他拥有伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校博士学位。 马毅香港大学教授，数据科学研究院院长，计算与数据科学学院院长；加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系教授。曾任教于上海科技大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，曾任微软亚洲研究院计算机视觉组主任及首席研究员。他的研究兴趣包括三维计算机视觉、高维数据的低维模型、可扩展优化算法和机器学习，近年来的研究主题包括低维结构与深度网络的关系以及智能系统的计算原理。他是IEEE、ACM和SIAM会士。他拥有加州大学伯克利分校博士学位。

内容简介

学生通过本书能够学到很多东西，包括数学推理、算法、数据模型，以及如何将这些模型与实际问题联系起来。本书还提供核心算法的计算机代码——学生可以直接验证书中所介绍的方法，以及精心设计的习题——这使得本书成为一本适合高年级本科生和研究生的完美教科书。本书的广度和深度也使它成为所有对数据科学的数学基础感兴趣的人的bi备参考书。 ——Emmanuel Candès，斯坦福大学 对于数据处理而言，所有核心技术的基础都在于信息源是结构化的。对数据进行显式或隐式建模，是我们揭示和利用这种结构的方式，是信号处理、图像处理和机器学习领域的本质。过去的二十年，我们对此的理解经历了翻天覆地的变化。本书为了解这些变化提供了基础，全面且清晰地涵盖该领域的原理、计算和应用。 ——Michael Elad，以色列理工学院