Variational Bayesian Methods, Fachbücher von Lambert M. Surhone, Miriam T. Timpledon, Susan F. Marseken
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Das Buch "Variational Bayesian Methods" bietet eine umfassende Einführung in eine Familie von Techniken, die in der Bayesianischen Statistik und im maschinellen Lernen verwendet werden. Diese Methoden, auch bekannt als Ensemble-Learning, zielen darauf ab, schwer zu berechnende Integrale zu approximieren, die in vielen statistischen Modellen auftreten. Durch die Anwendung variationaler Methoden können Forscher und Praktiker die marginale Wahrscheinlichkeit verschiedener Modelle abschätzen, was eine wichtige Grundlage für die Modellselektion darstellt. Darüber hinaus ermöglichen diese Techniken eine analytische Annäherung an die posterioren Wahrscheinlichkeiten der Parameter, was für Vorhersagen von Bedeutung ist. Im Gegensatz zu Monte-Carlo-Sampling-Methoden bieten sie eine effiziente Alternative, um mit komplexen posterioren Verteilungen umzugehen, die schwer direkt zu sampeln sind.
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