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2009 | OriginalPaper | Chapter

Maximum Likelihood Learning of Conditional MTE Distributions

Authors : Helge Langseth, Thomas D. Nielsen, Rafael Rumí, Antonio Salmerón

Published in: Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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We describe a procedure for inducing conditional densities within the mixtures of truncated exponentials (MTE) framework. We analyse possible conditional MTE specifications and propose a model selection scheme, based on the BIC score, for partitioning the domain of the conditioning variables. Finally, experimental results demonstrate the applicability of the learning procedure as well as the expressive power of the conditional MTE distribution.

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Metadata
Title
Maximum Likelihood Learning of Conditional MTE Distributions
Authors
Helge Langseth
Thomas D. Nielsen
Rafael Rumí
Antonio Salmerón
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02906-6_22

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