Entropic risk minimization for nonparametric estimation of mixing distributions

We discuss a nonparametric estimation method for the mixing distributions in mixture models. The problem is formalized as a minimization of a one-parameter objective functional, which becomes the maximum likelihood estimation or the kernel vector quantization in special cases. Generalizing the theor...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Machine learning 2015-04, Vol.99 (1), p.119-136
Hauptverfasser: Watanabe, Kazuho, Ikeda, Shiro
Format: Artikel
Sprache:eng
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