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伊利亚·奥·里佐夫。

模拟和优化的近似贝叶斯推理。 （英语） Zbl 06766569号

鲍里斯（编辑）等人，《建模与优化：理论与应用》。MOPTA，美国宾夕法尼亚州伯利恒，2014年8月13日至15日。选定的贡献。查姆：斯普林格。施普林格程序。数学。Stat.147，1-28（2015）。
摘要：在共轭贝叶斯先验不合适或不可用的问题中，我们概述了用于序列学习的近似贝叶斯方法。这些问题在仿真优化、收益管理、电子商务和竞赛项目设计中有许多应用。我们讨论了在此类应用中用于学习的两种重要的计算策略，并用最近文献中的多个示例来说明每种策略。我们还简要描述了用于比较的共轭贝叶斯模型，并评论了近似模型的理论挑战。
关于整个系列，请参见[Zbl 1337.90009号]。

引用于2文件

MSC公司：

62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章）
2015年1月62日 贝叶斯推断
62F07型 统计排名和选择程序
62升12 序贯估计

关键词：

最优学习;随机优化;贝叶斯统计;近似贝叶斯推断
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.O.Ryzhov}，施普林格程序。数学。Stat.147，1-28（2015；Zbl 06766569）
全文： 内政部

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