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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1.

Faming Liang, Chuanhai Liu, Raymond Carroll
Editore: John Wiley and Sons Ltd, United States (2010)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
Nuovi Rilegato Prima edizione Quantità: 1
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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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Faming Liang, Chuanhai Liu, Raymond Carroll
Editore: John Wiley and Sons Ltd, United States (2010)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
Nuovi Rilegato Prima edizione Quantità: 1
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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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3.

Liang
Editore: John Wiley & Sons (2016)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Ria Christie Collections
(Uxbridge, Regno Unito)
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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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FAMING LIANG
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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(Stroud, GLOS, Regno Unito)
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Descrizione libro 2010. Hardback. Condizione libro: NEW. 9780470748268 This listing is a new book, a title currently in-print which we order directly and immediately from the publisher. Codice libro della libreria HTANDREE0776108

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Faming Liang
Editore: Wileyand#8211;Blackwell (2010)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Liang, Faming/ Liu, Chuanhai/ Carroll, Raymond
Editore: John Wiley & Sons Inc (2010)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Descrizione libro John Wiley & Sons Inc, 2010. Hardcover. Condizione libro: Brand New. 1st edition. 378 pages. 9.00x6.00x0.75 inches. In Stock. Codice libro della libreria __0470748265

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Faming Liang,Chuanhai Liu,Raymond Carroll
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Liang, Faming/ Liu, Chuanhai/ Carroll, Raymond
Editore: John Wiley & Sons Inc (2010)
ISBN 10: 0470748265 ISBN 13: 9780470748268
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Liang, Faming; Liu, Chuanhai; Carroll, Raymond
Editore: Wiley (2010)
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