Le raisonnement bayésien : modélisation et inférence
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| Autori principali: | , |
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| Altri autori: | |
| Natura: | Livre papier |
| Lingua: | Français |
| Pubblicazione: |
Paris [etc.] :
Springer
DL 2007.
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| Serie: | Collection Statistique et probabilités appliquées
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| Soggetti: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Edition sous un autre format: | • Le raisonnement bayésien, Modélisation et inférence, Éric Parent, Jacques Bernier, 2007, Berlin, Springer, Statistique et probabilités appliquées, 978-2-287-33907-3 |
Sommario:
- Chapitre 1 : La décision en présence d'information
- Chapitre 2 : Représentation probabiliste des connaissances
- Chapitre 3 : Risque et aide bayésienne à la décision
- Chapitre 4 : Comment construire un modèle ?
- Chapitre 5 : Construire un modèle brique par brique
- Chapitre 6 : Motivations du calcul bayésien
- Chapitre 7 : Méthodes exactes et modèles unidimensionnels
- Chapitre 8 : Représentations multidimensionnelles
- Chapitre 9 : Les méthodes asymptotiques
- Chapitre 10 : Simulation Monte Carlo avec indépendance
- Chapitre 11 : Chaînes de Markov et simulation Monte Carlo
- Chapitre 12 : Algorithme de Metropolis-Hastings
- Chapitre 13 : Algorithme de Gibbs
- Chapitre 14 : Algorithmes MCMC et par delà
- Chapitre 15 : Conclusions