Using MCMC methods in some application problems

Parvin Azhdari; Nader Jafarpanahi; Arman Beitollahi

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Using MCMC methods in some application problems

机译：在某些应用程序问题中使用MCMC方法

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MCMC methods are very important tools for estimating unknown parameters in Bayesian models. Especially in the case of high dimensions. Gaussian mixture model is one of the applications of estimating hyper parameters by MCMC method. Keywords : Gibbs Sampling, Slice Sampling, Metropolis-Hastings Algorithm, Gaussian, Mixture Model.

机译：MCMC方法是用于估计贝叶斯模型中未知参数的非常重要的工具。特别是在高尺寸的情况下。高斯混合模型是通过MCMC方法估计超参数的应用之一。关键字：Gibbs采样，切片采样，Metropolis-Hastings算法，高斯，混合模型。

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来源
《International Journal of Scientific World》 |2014年第2期|共8页
作者
Parvin Azhdari; Nader Jafarpanahi; Arman Beitollahi;
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正文语种
中图分类连续性出版物;
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