Variational Inference with Measurement Error
Variational inference with measurement error is a scalable Bayesian approach that simultaneously estimates model parameters and latent true covariates when observed variables are contaminated by noise. Rather than sampling the posterior via MCMC, it finds the closest tractable distribution to the true posterior by maximising the evidence lower bound (ELBO), making it applicable to large datasets where full MCMC is too costly.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- Blei, D. M., Kucukelbir, A., & McAuliffe, J. D. (2017). Variational inference: A review for statisticians. Journal of the American Statistical Association, 112(518), 859–877. · DOI 10.1080/01621459.2017.1285773
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. · ISBN 978-1584886334
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.