斯坦

Stan:一个用于概率和采样的C++库。Stan是一种概率编程语言,用MCMC采样(坚果,HMC)和惩罚最大似然估计与优化(BFGS)来实现全贝叶斯统计推断。Stan用C++编码,并在所有主要平台上运行。


ZBMaX中的参考文献(136篇)1标准条款

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  1. 安德拉德,丹尼尔;Takeda,菊地晶子;FukimZu,Kenji:用高斯图形模型进行变量聚类的稳健贝叶斯模型选择(2020)
  2. Jauch,米迦勒;霍夫,Peter D.;Dunson,David B.:随机正交矩阵和Cayley变换(2020)
  3. Karimi,Belhal;Lavielle,贾景晖;MouLayes,埃里克:F-SAEM:非线性混合效应模型EM算法的快速随机逼近(2020)
  4. Moores,马修;尼科尔斯,杰夫;PeTITT,安东尼;孟耳森,Kerrie:隐式模型的逆温度的可扩展贝叶斯推断(2020)
  5. 马尔德,Kees;KLUGKIST,Irne;van Renswoude,DaaN;VISSER,英格玛:圆形数据的尖峰幂ButsHelt分布的混合及其在扫视方向上的应用(2020)
  6. Renato Valladares Panaro:SPSURV:半参数生存分析的R包(2020)阿西夫
  7. Taysseer Sharaf;Theren Williams;Abdallah Chehade;Keshav Pokhrel:BLNN:用贝叶斯推理训练神经网络的R包(2020)不是ZB数学
  8. Volodina,Victoria;威廉姆森,丹尼尔:使用核混合的诊断驱动非平稳仿真器(2020)
  9. 威廉姆斯,Matthew R.;Savitsky,Terrance D.:不依赖衰减信息采样下的贝叶斯估计(2020)
  10. Amaral Turkman,Maria Ant .Na;Paulino,Carlos Daniel;Mü勒,彼得:计算贝叶斯统计。导论(2019)
  11. 安东尼奥CalcGn,Massimiliano Pastore,GiangMaCo Alto Le: SSMouSETROC:用R(2019)中贝叶斯状态空间模型分析计算机跟踪数据阿西夫
  12. Azzimonti,劳拉;Corani,吉奥吉奥;Zaffalon,马珂:贝叶斯网络中参数的分层估计(2019)
  13. Bingham,艾利;陈,Jonathan P.;Jangoiik,马丁;奥伯迈耶,弗里茨;Pradhan,Neeraj;Karaletsos,TeoFaNIS;Singh,Rohit;Selclip,Po.;,Gooman,Yo:Pyro:深层普适概率规划(2019)
  14. 布恩斯特拉,Philip S.;巴巴洛,Ryan P.;Sen,ANANDA:Logistic回归中截距参数的默认先验(2019)
  15. 布兰森,扎克;RISCHARD,Maxime;Bornn,卢克;MalaTrimes,Luke W.:回归间断设计的非参数贝叶斯方法(2019)
  16. Clerx,M.,鲁滨孙,M.,Lambert,B,雷,C.L,Ghosh,S,MalAMs,G.R.和Gavaghan,FIL:噪声时间序列(PITS)的概率推断(2019)不是ZB数学
  17. Cox,马珂;van de Laar,Tijs;de Vice,伯特:贝叶斯图处理算法自动设计的因子图方法(2019)
  18. Cozman,Fabio Gagliardi;Maaa.,Denis Deratani:贝叶斯网络规范的有限模型理论:描述复杂性和零/一定律(2019)
  19. 广义Anthony C.模型的快速自动平滑(2019)
  20. Finke,阿克塞尔;国王,鲁思;贝斯科斯,亚历山大;DelaPrtas,PitoS:整合人口模型的高效顺序蒙特卡洛算法(2019)