Bücher zum Thema „Variational Infernce“
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Quah, Danny. Exploiting cross section variation for unit root inference in dynamic data. London: London School of Economics, Financial Markets Group, 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenQuah, Danny. Exploiting cross section variation for unit root inference in dynamic data. Stockholm: Stockholm University, Institute for International Economic Studies, 1993.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBartholomew, David J. Statistics without Mathematics. London, UK: SAGE Publications Ltd, 2015.
Den vollen Inhalt der Quelle findenUnited States. National Aeronautics and Space Administration., Hrsg. Compositional variation in Apollo 16 impact-melt breccias and inferences for the geology and bombardment history of the central highlands of the moon. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenUnited States. National Aeronautics and Space Administration., Hrsg. Compositional variation in Apollo 16 impact-melt breccias and inferences for the geology and bombardment history of the central highlands of the moon. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1994.
Den vollen Inhalt der Quelle findenGraphical Models, Exponential Families, and Variational Inference. Now Publishers, 2008.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSekhon, Jasjeet. The Neyman— Rubin Model of Causal Inference and Estimation Via Matching Methods. Herausgegeben von Janet M. Box-Steffensmeier, Henry E. Brady und David Collier. Oxford University Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199286546.003.0011.
Der volle Inhalt der QuelleBortone, Pietro. Language and Nationality: Social Inferences, Cultural Differences, and Linguistic Misconceptions. Bloomsbury Academic & Professional, 2023.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBortone, Pietro. Language and Nationality: Social Inferences, Cultural Differences, and Linguistic Misconceptions. Bloomsbury Publishing Plc, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenSchadt, Eric E. Network Methods for Elucidating the Complexity of Common Human Diseases. Herausgegeben von Dennis S. Charney, Eric J. Nestler, Pamela Sklar und Joseph D. Buxbaum. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190681425.003.0002.
Der volle Inhalt der QuelleBurgess, Stephen, und Simon G. Thompson. Mendelian Randomization: Methods for Causal Inference Using Genetic Variants. Taylor & Francis Group, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenMendelian Randomization: Methods for Causal Inference Using Genetic Variants. Taylor & Francis Group, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBurgess, Stephen, und Simon G. Thompson. Mendelian Randomization: Methods for Causal Inference Using Genetic Variants. Taylor & Francis Group, 2021.
Den vollen Inhalt der Quelle findenChappell, Michael, Bradley MacIntosh und Thomas Okell. Kinetic Modeling. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198793816.003.0004.
Der volle Inhalt der QuelleSprenger, Jan, und Stephan Hartmann. Bayesian Philosophy of Science. Oxford University Press, 2019. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199672110.001.0001.
Der volle Inhalt der QuelleLiang, Percy, Michael Jordan und Dan Klein. Probabilistic grammars and hierarchical Dirichlet processes. Herausgegeben von Anthony O'Hagan und Mike West. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780198703174.013.27.
Der volle Inhalt der QuelleVolpi, Frédéric. Conclusion. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190642921.003.0007.
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