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  Bayesian Inference and Optimal Design in the Sparse Linear Model

Seeger, M., Steinke, F., & Tsuda, K. (2007). Bayesian Inference and Optimal Design in the Sparse Linear Model. Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2007), 444-451.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Seeger, M1, Autor           
Steinke, F1, Autor           
Tsuda, K1, Autor           
Meila X. Shen, M., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The sparse linear model has seen many successful applications in Statistics, Machine Learning, and Computational Biology, such as identification of gene regulatory networks from micro-array expression data. Prior work has either approximated Bayesian inference by expensive Markov chain Monte Carlo, or replaced it by point estimation. We show how to obtain a good approximation to Bayesian analysis efficiently, using the Expectation Propagation method. We also address the problems of optimal design and hyperparameter estimation. We demonstrate our framework on a gene network identification task.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-03
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v2/seeger07a.html
BibTex Citekey: 4261
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics
Veranstaltungsort: San Juan, Puerto Rico
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 11th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2007)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : JMLR
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 444 - 451 Identifikator: -