Docente
|
LISEO BRUNERO
(programma)
Topics:
A0: Recap on Bayesian Inference
A1:Scambiabilità e teorema di de Finetti
A2: Processi di Dirichlet: Definizione, proprietà, applicazioni); Altri processi a priori.
A3: Misture di processi di Dirichlet – metodologia, formulazione del modello, rappresentazioni aletrnative, simulazione a posteriori.
A4: Applicazioni in modelli specifici
A5: Processi a priori con dipendenza (se il tempo lo consente)
A6: processi Gaussiani
Slides e appunti a cura del docente
SURROGATES
Gaussian process modeling, design and optimization for the applied sciences
R. Gramacy (2019) CRC Press
Bayesian Nonparametric Data Analysis (Springer) 2015
by Peter Müller, Fernando Andres Quintana, Alejandro Jara, Tim Hanson
|