Bayesian Nonparametrics

ISBN 13: 9780521513463

Bayesian Nonparametrics

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9780521513463: Bayesian Nonparametrics

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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Recensione:

"The book looks like it will be useful to a wide range of researchers. I like that there is a lot of discussion of the models themselves as well as the computation. The book, especially in the early chapters, is more theoretical than I would prefer... But, hey, that's just my taste... on the whole I think the book is excellent. If I didn't think the book was important, I wouldn't be spending my time pointing out my disagreements with it!"
Andrew Gelman, Columbia University

"The book provides a tour de force presentation of selected topics in an emerging branch of modern statistical science, and not only justfies the reader’s curiosity, but also expands it.... The book brings together a well-structured account of a number of topics on the theory, methodology, applications, and challenges of future developments in the rapidly expanding area of Bayesian nonparametrics. Given the current dearth of books on BNP, this book will be an invaluable source of information and reference for anyone interested in BNP, be it a student, an established statistician, or a researcher in need of flexible statistical analyses."
Milovan Krnjajic, Journal of the American Statistical Association

Descrizione del libro:

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.

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1.

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. 254 x 180 mm. 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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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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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2010. Hardback. Condizione libro: New. 254 x 180 mm. 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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Descrizione libro Cambridge University Press. 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. . . . . . Books ship from the US and Ireland. Codice libro della libreria V9780521513463

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Descrizione libro Cambridge University Press. Hardback. Condizione libro: new. BRAND NEW PRINT ON DEMAND., Bayesian Nonparametrics, Nils Lid Hjort, Chris Holmes, Peter Muller, Stephen G. Walker, 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 B9780521513463

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Hjort, Nils Lid
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Descrizione libro Cambridge University Press, 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 ria9780521513463_lsuk

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