Learning an L1-regularized Gaussian Bayesian Network in the Equivalence Class Space

Vidaurre Henche, Diego; Bielza, Concha y Larrañaga Múgica, Pedro (2010). Learning an L1-regularized Gaussian Bayesian Network in the Equivalence Class Space. "IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B", v. 40 (n. 5); pp. 1231-1242. ISSN 1083-4419.

Descripción

Título: Learning an L1-regularized Gaussian Bayesian Network in the Equivalence Class Space
Autor/es:
  • Vidaurre Henche, Diego
  • Bielza, Concha
  • Larrañaga Múgica, Pedro
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B
Fecha: Octubre 2010
Volumen: 40
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Learning the structure of a graphical model from data is a common task in a wide range of practical applications. In this paper, we focus on Gaussian Bayesian networks, i.e., on continuous data and directed acyclic graphs with a joint probability density of all variables given by a Gaussian. We propose to work in an equivalence class search space, specifically using the k-greedy equivalence search algorithm. This, combined with regularization techniques to guide the structure search, can learn sparse networks close to the one that generated the data. We provide results on some synthetic networks and on modeling the gene network of the two biological pathways regulating the biosynthesis of isoprenoids for the Arabidopsis thaliana plant

Más información

ID de Registro: 10999
Identificador DC: http://oa.upm.es/10999/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:10999
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=5382574
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 05 Jun 2012 08:46
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 19:10
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