Baserat på eventuellt ofullständiga data härleds poängen och den observerade informationen för dessa modeller. Detta står för både den traditionella poängen och den observerade informationen, de niveda som derivat av log-likelihood, och den bakre poängen och observerad information, härledd som derivat av log-posterior distribution. Genom hela pappret är specialiseringen till rekursiva grafiska modeller ac räknat av ett enkelt exempel. tabeller, saknade data, probabilistiska expertsystem, rekursiva grafiska modeller, exponentiella modeller, gradient, hessian, multivariat eller mal tidigare, Dirichlet tidigare. Rekursiva exponentiella modeller (REMs) av denna pa per har utvecklats från rekursiva grafiska modeller
REF analyserar denna klass av modeller, som han kallar rekursiva exponentiella modeller (REMs).
Score and Information for Recursive Exponential Models with Incomplete Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}