Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Capítulo de libro:
Probabilistic Graphical Markov Model Learning: An Adaptive Strategy
Año:2009
Áreas de investigación
  • Investigación operativa,
  • Estadística
Datos
Descripción
In this paper an adaptive strategy to learn graphical Markov models is proposed to construct two algorithms. A statistical model complexity index (SMCI) is defined and used to classify models in complexity classes, sparse, medium and dense. The first step of both algorithms is to fit a tree using the Chow and Liu algorithm. The second step begins calculating SMCI and using it to evaluate an index (EMUBI) to predict the edges to add to the model. The first algorithm adds the predicted edges and stop, and the second, decides to add an edge when the fitting improves. The two algorithms are compared by an experimental design using models of different complexity classes. The samples to test the models are generated by a random sampler (MSRS). For the sparse class both algorithms obtain always the correct model. For the other two classes, efficiency of the algorithms is sensible to complexity.
Internacional
Si
DOI
Edición del Libro
0
Editorial del Libro
Springer
ISBN
978-3-642-05257-6
Serie
Lecture Notes in Artificial Intelligence
Título del Libro
MICAI 2009: Advances in Artificial Intelligence
Desde página
225
Hasta página
236
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Participante: Eunice Ponce-de-León (Autonomous University of Aguascalientes)
  • Participante: Elva Díaz (Autonomous University of Aguascalientes)
  • Autor: Pedro Maria Larrañaga Mugica (UPM)
  • Autor: Maria Concepcion Bielza Lozoya (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de tecnología Biomédica CTB
  • Grupo de Investigación: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE GROUP
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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