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1. Ridgway, James. Advances in computational Bayesian statistics and the approximation of Gibbs measures : Avancées en statistiques computationelles Bayesiennes et approximation de mesures de Gibbs.

Degree: Docteur es, Mathématiques appliquées, 2015, Paris 9

Ce mémoire de thèse regroupe plusieurs méthodes de calcul d'estimateur en statistiques bayésiennes. Plusieurs approches d'estimation seront considérées dans ce manuscrit. D'abord en estimation nous considérerons une approche standard dans le paradigme bayésien en utilisant des estimateurs sous la forme d'intégrales par rapport à des lois it{a posteriori}. Dans un deuxième temps nous relâcherons les hypothèses faites dans la phase de modélisation. Nous nous intéresserons alors à l'étude d'estimateurs répliquant les propriétés statistiques du minimiseur du risque de classification ou de ranking théorique et ceci sans modélisation du processus génératif des données. Dans les deux approches, et ce malgré leur dissemblance, le calcul numérique des estimateurs nécessite celui d'intégrales de grande dimension. La plus grande partie de cette thèse est consacrée au développement de telles méthodes dans quelques contextes spécifiques.

This PhD thesis deals with some computational issues of Bayesian statistics. I start by looking at problems stemming from the standard Bayesian paradigm. Estimators in this case take the form of integrals with respect to the posterior distribution. Next we will look at another approach where no, or almost no model is necessary. This will lead us to consider a Gibbs posterior. Those two approaches, although different in aspect, will lead to similar computational difficulties. In this thesis, I address some of these issues.

Advisors/Committee Members: Chopin, Nicolas (thesis director).

Subjects/Keywords: Méthodes de Monte-Carlo séquentielles; Echantillonnage de Gibbs; Vb; Sequential Monte Carlo; Gibbs sampling; Variationnal Bayes; 519.5

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APA (6th Edition):

Ridgway, J. (2015). Advances in computational Bayesian statistics and the approximation of Gibbs measures : Avancées en statistiques computationelles Bayesiennes et approximation de mesures de Gibbs. (Doctoral Dissertation). Paris 9. Retrieved from http://www.theses.fr/2015PA090030

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Ridgway, James. “Advances in computational Bayesian statistics and the approximation of Gibbs measures : Avancées en statistiques computationelles Bayesiennes et approximation de mesures de Gibbs.” 2015. Doctoral Dissertation, Paris 9. Accessed July 19, 2019. http://www.theses.fr/2015PA090030.

MLA Handbook (7th Edition):

Ridgway, James. “Advances in computational Bayesian statistics and the approximation of Gibbs measures : Avancées en statistiques computationelles Bayesiennes et approximation de mesures de Gibbs.” 2015. Web. 19 Jul 2019.

Vancouver:

Ridgway J. Advances in computational Bayesian statistics and the approximation of Gibbs measures : Avancées en statistiques computationelles Bayesiennes et approximation de mesures de Gibbs. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris 9; 2015. [cited 2019 Jul 19]. Available from: http://www.theses.fr/2015PA090030.

Council of Science Editors:

Ridgway J. Advances in computational Bayesian statistics and the approximation of Gibbs measures : Avancées en statistiques computationelles Bayesiennes et approximation de mesures de Gibbs. [Doctoral Dissertation]. Paris 9; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015PA090030

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