Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples

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9780470748268: Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are now an indispensable tool in scientific computing. This book discusses recent developments of MCMC methods with an emphasis on those making use of past sample information during simulations. The application examples are drawn from diverse fields such as bioinformatics, machine learning, social science, combinatorial optimization, and computational physics.

Key Features: * Expanded coverage of the stochastic approximation Monte Carlo and dynamic weighting algorithms that are essentially immune to local trap problems. * A detailed discussion of the Monte Carlo Metropolis-Hastings algorithm that can be used for sampling from distributions with intractable normalizing constants. * Up-to-date accounts of recent developments of the Gibbs sampler. * Comprehensive overviews of the population-based MCMC algorithms and the MCMC algorithms with adaptive proposals.

This book can be used as a textbook or a reference book for a one-semester graduate course in statistics, computational biology, engineering, and computer sciences. Applied or theoretical researchers will also find this book beneficial.

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Liang, Faming; Liu, Chuanhai; Carroll, Raymond J.
Editore: John Wiley and Sons Ltd, United States (2010)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Descrizione libro John Wiley and Sons Ltd, United States, 2010. Hardback. Condizione libro: New. 1. Auflage. 234 x 158 mm. Language: English . Brand New Book. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are now an indispensable tool in scientific computing. This book discusses recent developments of MCMC methods with an emphasis on those making use of past sample information during simulations. The application examples are drawn from diverse fields such as bioinformatics, machine learning, social science, combinatorial optimization, and computational physics. Key Features: * Expanded coverage of the stochastic approximation Monte Carlo and dynamic weighting algorithms that are essentially immune to local trap problems. * A detailed discussion of the Monte Carlo Metropolis-Hastings algorithm that can be used for sampling from distributions with intractable normalizing constants. * Up-to-date accounts of recent developments of the Gibbs sampler. * Comprehensive overviews of the population-based MCMC algorithms and the MCMC algorithms with adaptive proposals. This book can be used as a textbook or a reference book for a one-semester graduate course in statistics, computational biology, engineering, and computer sciences. Applied or theoretical researchers will also find this book beneficial. Codice libro della libreria AAH9780470748268

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Liang, Faming; Liu, Chuanhai; Carroll, Raymond J.
Editore: John Wiley and Sons Ltd, United States (2010)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Descrizione libro John Wiley and Sons Ltd, United States, 2010. Hardback. Condizione libro: New. 1. Auflage. 234 x 158 mm. Language: English . Brand New Book. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are now an indispensable tool in scientific computing. This book discusses recent developments of MCMC methods with an emphasis on those making use of past sample information during simulations. The application examples are drawn from diverse fields such as bioinformatics, machine learning, social science, combinatorial optimization, and computational physics. Key Features: * Expanded coverage of the stochastic approximation Monte Carlo and dynamic weighting algorithms that are essentially immune to local trap problems. * A detailed discussion of the Monte Carlo Metropolis-Hastings algorithm that can be used for sampling from distributions with intractable normalizing constants. * Up-to-date accounts of recent developments of the Gibbs sampler. * Comprehensive overviews of the population-based MCMC algorithms and the MCMC algorithms with adaptive proposals. This book can be used as a textbook or a reference book for a one-semester graduate course in statistics, computational biology, engineering, and computer sciences. Applied or theoretical researchers will also find this book beneficial. Codice libro della libreria AAH9780470748268

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Liang, Faming; Liu, Chuanhai; Carroll, Raymond J.
Editore: Wileyand#8211;Blackwell (2010)
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Descrizione libro Wileyand#8211;Blackwell, 2010. HRD. Condizione libro: New. New Book. Shipped from UK in 4 to 14 days. Established seller since 2000. Codice libro della libreria FW-9780470748268

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Liang, Faming; Liu, Chuanhai; Carroll, Raymond J.
Editore: John Wiley and Sons Ltd
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Descrizione libro John Wiley and Sons Ltd. Hardback. Condizione libro: new. BRAND NEW, Advanced Markov Chain Monte Carlo Methods: Learning from Past Samples, Faming Liang, Chuanhai Liu, Raymond Carroll, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are now an indispensable tool in scientific computing. This book discusses recent developments of MCMC methods with an emphasis on those making use of past sample information during simulations. The application examples are drawn from diverse fields such as bioinformatics, machine learning, social science, combinatorial optimization, and computational physics. Key Features: * Expanded coverage of the stochastic approximation Monte Carlo and dynamic weighting algorithms that are essentially immune to local trap problems. * A detailed discussion of the Monte Carlo Metropolis-Hastings algorithm that can be used for sampling from distributions with intractable normalizing constants. * Up-to-date accounts of recent developments of the Gibbs sampler. * Comprehensive overviews of the population-based MCMC algorithms and the MCMC algorithms with adaptive proposals. This book can be used as a textbook or a reference book for a one-semester graduate course in statistics, computational biology, engineering, and computer sciences. Applied or theoretical researchers will also find this book beneficial. Codice libro della libreria B9780470748268

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Editore: Wileyand#8211;Blackwell (2010)
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8.

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Liang, Faming; Liu, Chuanhai; Carroll, Raymond J.
Editore: John Wiley & Sons (2016)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Descrizione libro John Wiley & Sons, 2016. Paperback. Condizione libro: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Codice libro della libreria ria9780470748268_lsuk

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Liang, Faming; Liu, Chuanhai; Carroll, Raymond J.
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ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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