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可扩展的贝叶斯学习的蒙特卡洛方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本书介绍了马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）的高级主题，包括随机梯度MCMC、不可逆MCMC、连续时间MCMC和收敛性评估的新技术。这些方法适用于大数据和高维数据。
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关键要点
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本书提供研究生级的马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）介绍。
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涵盖了随机梯度MCMC、不可逆MCMC、连续时间MCMC等高级主题。
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讨论了收敛性评估的新技术，适用于贝叶斯计算环境。
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强调这些方法在大数据和高维数据中的可扩展性。
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这些主题在实践和理论上都取得了重要进展，受到机器学习和人工智能应用的推动。
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