Learning Conditional Distributions using Mixtures of Truncated Basis Functions
Mixtures of Truncated Basis Functions (MoTBFs) have recently been proposed for modelling univariate and joint distributions in hybrid Bayesian networks. In this paper we analyse the problem of learning conditional MoTBF distributions from data. Our approach utilizes a new technique for learning...
Автори: | Pérez-Bernabé, Inmaculada, Salmerón Cerdán, Antonio, Langseth, Helge |
---|---|
Формат: | info:eu-repo/semantics/article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2017
|
Онлайн доступ: | http://hdl.handle.net/10835/4859 |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Learning Mixtures of Truncated Basis Functions from Data
за авторством: Langseth, Helge, та інші
Опубліковано: (2017) -
Mixtures of Truncated Basis Functions
за авторством: Langseth, Helge, та інші
Опубліковано: (2017) -
MoTBFs: An R Package for Learning Hybrid Bayesian Networks Using Mixtures of Truncated Basis Functions
за авторством: Maldonado González, Ana Devaki, та інші
Опубліковано: (2023) -
Learning hybrid Bayesian networks using mixtures of truncated exponentials
за авторством: Romero, Vanessa, та інші
Опубліковано: (2017) -
Parameter Estimation in Mixtures of Truncated Exponentials
за авторством: Langseth, Helge, та інші
Опубліковано: (2012)