Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, GB, 2025

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A graduate-level introduction to advanced topics in Markov chain Monte Carlo (MCMC), as applied broadly in the Bayesian computational context. The topics covered have emerged as recently as the last decade and include stochastic gradient MCMC, non-reversible MCMC, continuous time MCMC, and new techniques for convergence assessment. A particular focus is on cutting-edge methods that are scalable with respect to either the amount of data, or the data dimension, motivated by the emerging high-priority application areas in machine learning and AI. Examples are woven throughout the text to demonstrate how scalable Bayesian learning methods can be implemented. This text could form the basis for a course and is sure to be an invaluable resource for researchers in the field.

N° de réf. du vendeur LU-9781009288446

Titre
Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning
Auteur
Paul Fearnhead, Christopher Nemeth, Chris J. Oates, Chris Sherlock
Éditeur
Cambridge University Press, GB
Année de publication
2025
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
100928844X
ISBN à 13 chiffres
9781009288446
Poids de l'article
520 grammes
Dimensions
6 x 0.63 x 9 inches

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