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9780521513463 - Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics) (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, 28, Band 28)... (5 Ergebnisse)
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Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 28)
Buch 20 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521513464 ISBN 13: 9780521513463
Anbieter: Studio Books and Music, CAMBRIDGE, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Nonparametrics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 28)
Buch 20 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521513464 ISBN 13: 9780521513463
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Nonparametrics
Buch 20 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Bayesian Nonparametrics
Buch 20 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521513464 ISBN 13: 9780521513463
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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In den WarenkorbZustand: 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.
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Bayesian Nonparametrics
Buch 20 von 46: Cambridge Series in Statistical and Probabilistic MathematicsSprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2010
ISBN 10: 0521513464 ISBN 13: 9780521513463
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
