Bayesian Functional Principal Components Analysis via Variational Message Passing with Multilevel Extensions
Bayesian Functional Principal Components Analysis via Variational Message Passing with Multilevel Extensions
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通过多级扩展的变分消息传递进行贝叶斯函数主成分分析
DOI：
10.1214/23-ba1393
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发表时间：
2023
影响因子：
4.4
通讯作者：
Ruppert, David
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nolan, Tui H.;Goldsmith, Jeff;Ruppert, David
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影响因子：
3.7
作者：
Faes, C.;Ormerod, J. T.;Wand, M. P.
通讯作者：
Wand, M. P.
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
Luca Maestrini;M. Wand
通讯作者：
M. Wand
影响因子：
1.1
作者：
Greven S;Crainiceanu C;Caffo B;Reich D
通讯作者：
Reich D
影响因子：
1.9
作者：
Goldsmith J;Greven S;Crainiceanu C
通讯作者：
Crainiceanu C
影响因子：
1.8
作者：
Di, Chong-Zhi;Crainiceanu, Ciprian M.;Punjabi, Naresh M.
通讯作者：
Punjabi, Naresh M.