Gute Zusammenfassungen (Rezensionen, Bücher) über verschiedene Anwendungen der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC)?

Gibt es gute Zusammenfassungen (Rezensionen, Bücher) zu verschiedenen Anwendungen der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC)?

Ich habe Markov Chain Monte Carlo in der Praxis gesehen , aber dieses Buch scheint ein bisschen alt zu sein.

Gibt es weitere aktualisierte Bücher zu verschiedenen Anwendungen von MCMC in Bereichen wie Maschinelles Lernen, Computer Vision und Computational Biology?

Ja, das Handbuch von MCMC ist eine sehr aktuelle Sammlung von Artikeln über MCMC. Auch das Buch von Robert und Casella ist aktueller als Markov Chain Monte Carlo in der Praxis. Aber ich denke, MCMC in der Praxis ist wirklich ein guter Ort, um das Thema zu lernen. Hier sind Amazon-Links zu Beschreibungen der Bücher, die ich oben erwähnt habe.

Einführung in Monte-Carlo-Methoden mit R

Handbuch von Markov Chain Monte Carlo

Ich fand, dass dieser Artikel ein guter Test / Primer für MCMC zum maschinellen Lernen ist:

Eine Einführung in MCMC für maschinelles Lernen - Andrieu, de Freitas, Doucet & Jordan (2003).

SAS 9.3 bietet proc mcmc nun eine detaillierte Dokumentation (wie gewohnt!). Nicht weniger als 19 Beispiele veranschaulichen dieses neue Bayes'sche Verfahren. Es werden einfache lineare Regressionsmodelle, lineare und nichtlineare gemischte Modelle, aber auch Cox-Modelle und viele andere Analysetypen behandelt.

Genau genommen ist dies kein Buch ... aber es ist definitiv eine Goldmine von Anwendungen ;-)