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Prior Processes and Their Applications Nonparametric Bayesian Estimation 3264 - Bild 1 von 1

Prior Processes and Their Applications von Eswar G. Phadia (2016, Gebundene Ausgabe)

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This revised edition has been substantially expanded to reflect the current interest in this area. It subsequently discusses various neutral to right type processes, including gamma and extended gamma, beta and beta-Stacy processes, and then describes the Chinese Restaurant, Indian Buffet and infinite gamma-Poisson processes, which prove to be very useful in areas such as machine learning, information retrieval and featural modeling.

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Über dieses Produkt

Produktinformation

This book presents a systematic and comprehensive treatment of various prior processes that have been developed over the past four decades for dealing with Bayesian approach to solving selected nonparametric inference problems. This revised edition has been substantially expanded to reflect the current interest in this area. After an overview of different prior processes, it examines the now pre-eminent Dirichlet process and its variants including hierarchical processes, then addresses new processes such as dependent Dirichlet, local Dirichlet, time-varying and spatial processes, all of which exploit the countable mixture representation of the Dirichlet process. It subsequently discusses various neutral to right type processes, including gamma and extended gamma, beta and beta-Stacy processes, and then describes the Chinese Restaurant, Indian Buffet and infinite gamma-Poisson processes, which prove to be very useful in areas such as machine learning, information retrieval and featural modeling. Tailfree and Polya tree and their extensions form a separate chapter, while the last two chapters present the Bayesian solutions to certain estimation problems pertaining to the distribution function and its functional based on complete data as well as right censored data. Because of the conjugacy property of some of these processes, most solutions are presented in closed form. However, the current interest in modeling and treating large-scale and complex data also poses a problem - the posterior distribution, which is essential to Bayesian analysis, is invariably not in a closed form, making it necessary to resort to simulation. Accordingly, the book also introduces several computational procedures, such as the Gibbs sampler, Blocked Gibbs sampler and slice sampling, highlighting essential steps of algorithms while discussing specific models. In addition, it features crucial steps of proofs and derivations, explains the relationships between different processes and provides further clarifications to promote a deeper understanding. Lastly, it includes a comprehensive list of references, equipping readers to explore further on their own.

Produktkennzeichnungen

ISBN-10
3319327887
ISBN-13
9783319327884
eBay Product ID (ePID)
220421175

Produkt Hauptmerkmale

Produktart
Lehrbuch
Sprache
Englisch
Anzahl der Seiten
348 Seiten
Verlag
Springer International Publishing
Publikationsname
Prior Processes And Their Applications
Autor
Eswar G. Phadia
Format
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr
2016

Zusätzliche Produkteigenschaften

Hörbuch
No
Inhaltsbeschreibung
Hc Runder Rücken Kaschiert
Item Length
24cm
Item Height
2cm
Ausgabe
Ausgabe Nr. 2 des Jahres 16
Item Width
16cm
Item Weight
688g
Buchreihe
Springer Series in Statistics

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