Wishart MIT 论文，讲述了 矩阵的分布以及一些特性 Algorithm 数学计算 238万源代码下载-
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&详细说明：MIT 论文，讲述了wishart矩阵的分布以及一些特性-Ph.D paper from MIT, which describe the characters of Wishart Matrix in detail.
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The G-Wishart distribution is the conjugate prior for precision matrices that encode the conditional independence of a Gaussian graphical model. Although the distribution has received considerable attention, posterior inference has proven computationally challenging, in part owing to the lack of a direct sampler. In this note, we rectify this situation. The existence of a direct sampler offers a host of new possibilities for the use of G-Wishart variates. We discuss one such development by outlining a new transdimensional model search algorithm&which we term double reversible jump&that leverages this sampler to avoid normalizing constant calculation when comparing graphical models. We conclude with two short studies meant to investigate our algorithm's validity. Copyright & 2013 John Wiley & Sons Ltd逆Wishart分布-学术百科-知网空间
逆Wishart分布
逆Wishart分布
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