Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

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9780521513463: Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics)

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 Prünster, 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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Book Description:

Bayesian nonparametrics works. Applications are appearing in such disciplines as information retrieval, NLP, machine vision, computational biology, cognitive science, signal processing. In this coherent introduction, the editors weave together tutorial chapters by Ghosal, Lijoi and Prünster, Dunson, and Teh and Jordan, giving direct access to these exciting ideas and methods.

About the Author:

Nils Lid Hjort is Professor of Mathematical Statistics in the Department of Mathematics at the University of Oslo.

Chris Holmes is Professor of Biostatistics in the Department of Statistics at the University of Oxford. He has been awarded the Guy Medal in Bronze for 2009 by the Royal Statistical Society.

Peter Müller is Professor in the Department of Biostatistics at the University of Texas M. D. Anderson Cancer Center.

Stephen G. Walker is Professor of Statistics in the Institute of Mathematics, Statistics and Actuarial Science at the University of Kent, Canterbury.

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Editore: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom (2010)
ISBN 10: 0521513464 ISBN 13: 9780521513463
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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2010. Hardback. Condizione libro: New. Language: English . Brand New Book. 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. Codice libro della libreria AAU9780521513463

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Nils Lid Hjort (editor), Chris Holmes (editor), Peter Müller (editor), Stephen G. Walker (editor)
Editore: Cambridge University Press 2010-04-12, Cambridge (2010)
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Descrizione libro Cambridge University Press, 2010. Condizione libro: New. 2010. Hardcover. The most intelligent guide to the hottest field in statistics. Editor(s): Hjort, Nils Lid; Holmes, Chris; Muller, Peter; Walker, Stephen G. Series: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Num Pages: 308 pages, 24 b/w illus. BIC Classification: PBT. Category: (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 263 x 187 x 18. Weight in Grams: 724. . . . . . . Codice libro della libreria V9780521513463

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