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Quelle:Rh/Sohn Xing 2007

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Angaben zur Quelle [Bearbeiten]

Autor     Kyung-Ah Sohn, Eric P. Xing
Titel    Hidden Markov Dirichlet Process: Modeling Genetic Recombination in Open Ancestral Space
Sammlung    Advances in Neural Information Processing Systems 19: Proceedings of the 2006 Conference
Herausgeber    Bernhard Schölkopf, John Platt, Thomas Hofmann
Ort    Cambridge, MA
Verlag    MIT Press
Jahr    2007
Seiten    1305-1312
Anmerkung    Google books: http://books.google.de/books?id=Tbn1l9P1220C
ISBN    0-262-19568-2
ISSN    1049-5258
URL    http://www.cs.cmu.edu/~epxing/papers/HMDP_Anc-final.pdf (preprint)

Literaturverz.   

nein
Fußnoten    nein
Fragmente    1


Fragmente der Quelle:
[1.] Rh/Fragment 141 21 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2012-07-31 19:40:44 Graf Isolan
Fragment, Gesichtet, Rh, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Sohn Xing 2007, Verschleierung

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 141, Zeilen: 20-26
Quelle: Sohn Xing 2007
Seite(n): 1306, Zeilen: 31-39
Consider in particular an urn that at the outset contains a ball of a single color. At each step we either draw a ball from the urn and replace it with two balls of the same colour, or we are given a ball of a new colour which we place in the urn. The parameter a defines the probabilities of these two cases. Viewing each (distinct) color as a sample from G0 and each ball as a sample from G, Blackwell and MacQueen (1973) showed that this Polya urn model yields samples whose distributions are those of the marginal probabilities under the Dirichlet process. Consider an urn that at the outset contains a ball of a single color. At each step we either draw a ball from the urn and replace it with two balls of the same color, or we are given a ball of a new color which we place in the urn. [...] Letting parameter τ define the probabilities of the two types of draws, and viewing each (distinct) color as a sample from Q0, and each ball as a sample from Q, Blackwell and MacQueen [1973] showed that this Pólya urn model yields samples whose distributions are those of the marginal probabilities under the Dirichlet process.
Anmerkungen

Ohne Quellenverweis

Sichter
(Hindemith), KnallErbse

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