Đang tải...
Bayesian sparse graphical models and their mixtures
We propose Bayesian methods for Gaussian graphical models that lead to sparse and adaptively shrunk estimators of the precision (inverse covariance) matrix. Our methods are based on lasso-type regularization priors leading to parsimonious parameterization of the precision matrix, which is essential...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
2014
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4059614/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24948842 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1002/sta4.49 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|