Bayesian Nonparametrics via Neural Networks

Sprache: Englisch

Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2004

0898715636 / 9780898715637

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Bayesian Nonparametrics via Neural Networks is the first book to focus on neural networks in the context of nonparametric regression and classification, working within the Bayesian paradigm. It discusses neural networks in a statistical context, an approach in contrast to existing books, which tend to treat neural networks as a machine learning algorithm instead of a statistical model. Once this underlying statistical model is recognized, other standard statistical techniques can be applied to improve the model. The Bayesian approach allows better accounting for uncertainty. This book covers uncertainty in model choice and ways to deal with this issue, exploring ideas from statistics and machine learning. An analysis on the choice of prior and new noninformative priors is included, along with a substantial literature review. Written for statisticians using statistical terminology, this book will lead statisticians to an increased understanding of the neural network model and its applicability to real-world problems.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780898715637

Titel
Bayesian Nonparametrics via Neural Networks
Autor
Herbert K. H. Lee
Verlag
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Veröffentlichungsjahr
2004
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
0898715636
ISBN-13
9780898715637
Artikelgewicht
203 Gramm
Abmessungen
17.15 x 0.64 x 24.13 cm

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