Towards scaling up markov chain monte carlo , an adaptive subsampling approach

Towards scaling up markov chain monte carlo , an adaptive subsampling approach

Los mťodos Monte Carlo mediante cadenas de Markov se estiman a menudo como demasiado intensivos en třminos computacionales para tener algn͠ uso prc̀tico para grandes conjuntos de datos. En este documento se describe una metodologa̕ que pretende escalar el algoritmo Metropolis-Hastings (MH) en este...

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Dades bibliogràfiques
Altres autors:	Bardenet Rm̌i, Doucet Arnaud, Holmes Chris, Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
Format:	Llibre
Idioma:	anglès
Matèries:	Anl̀isis de contenido Administracin̤ Investigacin̤ operacional Subject analysis Management Operations research Ciencias de la administracin̤ Anl̀isis de markov cadenas de markov Mťodos monte carlo mediante cadenas de markov Algoritmo metropolis-hastings Submuestreo adaptativo Administration sciences Markov analysis Markov chains Monte carlo methods using markov chains Metropolis-hastings algorithm Adaptive subsampling
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