Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, 2025

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 ref. del artículo 9781009288446

Título
Scalable Monte Carlo for Bayesian Learning
Autor
Paul Fearnhead
Editorial
Cambridge University Press
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
100928844X
ISBN 13
9781009288446
Peso del artículo
518 gramos
Dimensiones
235x157x18 mm

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