Sampling from Dirichlet process mixture models with unknown concentration parameter: mixing issues in large data implementations

We consider the question of Markov chain Monte Carlo sampling from a general stick-breaking Dirichlet process mixture model, with concentration parameter α . This paper introduces a Gibbs sampling algorithm that combines the slice sampling approach of Walker (Communications in Statistics - Simulatio...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Statistics and computing Ročník 25; číslo 5; s. 1023 - 1037
Hlavní autoři:	Hastie, David I., Liverani, Silvia, Richardson, Sylvia
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.09.2015
Témata:	Algorithms Artificial Intelligence Computation Computer simulation Dirichlet problem Mathematical models Mathematics and Statistics Probability and Statistics in Computer Science Sampling Source code Statistical Theory and Methods Statistics Statistics and Computing/Statistics Programs Mixture model Profile regression Dirichlet process Bayesian clustering
ISSN:	0960-3174, 1573-1375
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!