MoTBFs: An R Package for Learning Hybrid Bayesian Networks Using Mixtures of Truncated Basis Functions
This paper introduces MoTBFs, an R package for manipulating mixtures of truncated basis functions. This class of functions allows the representation of joint probability distributions involving discrete and continuous variables simultaneously, and includes mixtures of truncated exponentials and mixt...
Автори: | Maldonado González, Ana Devaki, Salmerón Cerdán, Antonio, Pérez Bernabé, Inmaculada, Nielsen, Thomas Dyhre |
---|---|
Формат: | info:eu-repo/semantics/article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
The R Foundation
2023
|
Онлайн доступ: | http://hdl.handle.net/10835/14822 |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Mixtures of Truncated Basis Functions
за авторством: Langseth, Helge, та інші
Опубліковано: (2017) -
Learning Mixtures of Truncated Basis Functions from Data
за авторством: Langseth, Helge, та інші
Опубліковано: (2017) -
Learning Conditional Distributions using Mixtures of Truncated Basis Functions
за авторством: Pérez-Bernabé, Inmaculada, та інші
Опубліковано: (2017) -
Learning hybrid Bayesian networks using mixtures of truncated exponentials
за авторством: Romero, Vanessa, та інші
Опубліковано: (2017) -
Structural Learning of Bayesian Networks with Mixtures of Truncated Exponentials
за авторством: Romero, Vanessa, та інші
Опубліковано: (2012)