Regularised maximum-likelihood inference of mixture of experts for regression and clustering
Variable selection is fundamental to high-dimensional statistical modeling, and is challenging in particular in unsupervised modeling, including mixture models. We propose a regularised maximumlikelihood inference of the Mixture of Experts model which is able to deal with potentially correlated feat...
Đã lưu trong:
Những tác giả chính: | Huỳnh, Bảo Tuyên, Faicel, Chamroukhi |
---|---|
Định dạng: | Conference paper |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Bruges (Belgium)
2023
|
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/2334 |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
---|
Những quyển sách tương tự
Những quyển sách tương tự
-
Regularized Mixtures of Experts in High-Dimensional Data
Bỡi: Faicel, Chamroukhi, et al.
Được phát hành: (2023) -
Estimation and feature selection in high-dimensional mixtures-of-experts models
Bỡi: Huỳnh, Bảo Tuyên
Được phát hành: (2023) -
Estimation and Feature Selection in High-Dimensional Mixtures-of-Experts Models
Bỡi: Huỳnh, Bảo Tuyên
Được phát hành: (2023) -
Mixture Rasch models with joint maximum likelihood estimation /
Bỡi: Willse, John T. -
Subsample ignorable likelihood for regression analysis with missing data /
Bỡi: Little, Roderick J.