Learning imprecise probability models: Conceptual and practical challenges

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Resumen

The paper by Masegosa and Moral, on "Imprecise probability models for learning multinomial distributions from data", considers the combination of observed data and minimal prior assumptions so as to produce possibly interval-valued parameter estimates. We offer an evaluation of Masegosa and Moral's proposals. © 2014 Elsevier Inc.
Idioma originalInglés estadounidense
Páginas (desde-hasta)1594-1596
Número de páginas3
PublicaciónInternational Journal of Approximate Reasoning
DOI
EstadoPublicada - 1 ene 2014
Publicado de forma externa

Huella Profundice en los temas de investigación de 'Learning imprecise probability models: Conceptual and practical challenges'. En conjunto forman una huella única.

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