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Bayesian Nonparametrics

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Nils Lid Hjort
Cambridge
2010-5
308
$ 77.97
Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
9780521513463

图书标签: 非参贝叶斯  非参数化  贝叶斯  统计学习  算法  机器学习  数学  Statistics   


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发表于2024-11-24

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图书描述

Bayesian nonparametrics works - theoretically, computationally. The theory provides highly flexible models whose complexity grows appropriately with the amount of data. Computational issues, though challenging, are no longer intractable. All that is needed is an entry point: this intelligent book is the perfect guide to what can seem a forbidding landscape. Tutorial chapters by Ghosal, Lijoi and Prunster, Teh and Jordan, and Dunson advance from theory, to basic models and hierarchical modeling, to applications and implementation, particularly in computer science and biostatistics. These are complemented by companion chapters by the editors and Griffin and Quintana, providing additional models, examining computational issues, identifying future growth areas, and giving links to related topics. This coherent text gives ready access both to underlying principles and to state-of-the-art practice. Specific examples are drawn from information retrieval, NLP, machine vision, computational biology, biostatistics, and bioinformatics.

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