Learning naive Bayes regression models with missing data using mixtures of truncated exponentials
In the last years, mixtures of truncated exponentials (MTEs) have received much attention within the context of probabilistic graphical models, as they provide a framework for hybrid Bayesian networks which is compatible with standard inference algorithms and no restriction on the structure of the n...
প্রধান লেখক: | Fernández, Antonio, Nielsen, Jens D., Salmerón Cerdán, Antonio |
---|---|
বিন্যাস: | info:eu-repo/semantics/report |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
2012
|
অনলাইন ব্যবহার করুন: | http://hdl.handle.net/10835/1550 |
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Unsupervised naive Bayes for data clustering with mixtures of truncated exponentials
অনুযায়ী: Gámez Martín, José Antonio, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2012) -
Selective naive Bayes predictor with mixtures of truncated exponentials
অনুযায়ী: Morales, María, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2012) -
Estimating mixtures of truncated exponentials from data
অনুযায়ী: Moral, Serafín, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2012) -
Parameter Estimation in Mixtures of Truncated Exponentials
অনুযায়ী: Langseth, Helge, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2012) -
Structural Learning of Bayesian Networks with Mixtures of Truncated Exponentials
অনুযায়ী: Romero, Vanessa, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2012)