Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Learning mixtures of polynomials of conditional densities from data
Año:2013
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
Mixtures of polynomials (MoPs) are a non-parametric density estimation technique for hybrid Bayesian networks with continuous and discrete variables. We propose two methods for learning MoP approximations of conditional densities from data. Both approaches are based on learning MoP approximations of the joint density and the marginal density of the conditioning variables, but they differ as to how the MoP approximation of the quotient of the two densities is found. We illustrate the methods using data sampled from a simple Gaussian Bayesian network. We study and compare the performance of these methods with the approach for learning mixtures of truncated basis functions from data.
Internacional
No
Nombre congreso
XV Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Madrid
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-3-642-40642-3
DOI
10.1007/978-3-642-40643-0_37
Fecha inicio congreso
17/09/2013
Fecha fin congreso
20/09/2013
Desde la página
363
Hasta la página
372
Título de las actas
Advances in Artificial Intelligence, Proceedings of the 15th MultiConference of the Spanish Association for Artificial Intelligence, volume 8109 of Lecture Notes in Computer Science
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Pedro Luis Lopez Cruz (UPM)
  • Autor: Thomas D. Nielsen (Aalborg University)
  • Autor: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
  • Autor: Pedro Maria Larrañaga Mugica (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE GROUP
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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