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Bayesian Nonparametrics - Rilegato
Libro 20 di 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics
Sinossi
The most intelligent guide to the hottest field in statistics.
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Informazioni sugli autori
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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Risultati della ricerca per Bayesian Nonparametrics
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Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 28)
Editore:
Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521513464
ISBN 13: 9780521513463
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Prima edizione
Da: Studio Books and Music, CAMBRIDGE, Regno Unito
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Hardcover. Condizione: Very Good. No Jacket. 1st Edition. Internally clean and unmarked but with some sticker residue to front cover. Codice articolo ABE-1783340924892
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Bayesian Nonparametrics
Editore:
Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521513464
ISBN 13: 9780521513463
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Bayesian Nonparametrics
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Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 28)
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Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 28)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Bayesian Nonparametrics
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Bayesian Nonparametrics
Editore:
Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521513464
ISBN 13: 9780521513463
Antico o usato
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Bayesian Nonparametrics
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Cambridge University Press, GB, 2010
ISBN 10: 0521513464
ISBN 13: 9780521513463
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Hardback. Condizione: New. 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. Codice articolo LU-9780521513463
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Bayesian Nonparametrics
Print on DemandDa: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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Hardback. Condizione: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days. Codice articolo C9780521513463
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Bayesian Nonparametrics (Hardcover)
Editore:
Cambridge University Press, Cambridge, 2010
ISBN 10: 0521513464
ISBN 13: 9780521513463
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Rilegato
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno Unito
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. 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 Pruenster, 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. 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 Pruenster, Dunson, and Teh and Jordan, giving direct access to these exciting ideas and methods. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Codice articolo 9780521513463
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