Decision boundary for discrete Bayesian network classifiers

Varando, Gherardo; Bielza Lozoya, Maria Concepcion y Larrañaga Múgica, Pedro (2014). Decision boundary for discrete Bayesian network classifiers. Monografía (Informe Técnico). E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Descripción

Título: Decision boundary for discrete Bayesian network classifiers
Autor/es:
  • Varando, Gherardo
  • Bielza Lozoya, Maria Concepcion
  • Larrañaga Múgica, Pedro
Tipo de Documento: Monográfico (Informes, Documentos de trabajo, etc.) (Informe Técnico)
Fecha: 2014
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Ninguna

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Resumen

Bayesian network classifiers are a powerful machine learning tool. In order to evaluate the expressive power of these models, we compute families of polynomials that sign-represent decision functions induced by Bayesian network classifiers. We prove that those families are linear combinations of products of Lagrange basis polynomials. In absence of V-structures in the predictor sub-graph, we are also able to prove that this family of polynomials does in- deed characterize the specific classifier considered. We then use this representation to bound the number of decision functions representable by Bayesian network classifiers with a given structure and we compare these bounds to the ones obtained using Vapnik-Chervonenkis dimension.

Más información

ID de Registro: 31130
Identificador DC: http://oa.upm.es/31130/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:31130
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 30 Sep 2014 14:59
Ultima Modificación: 20 May 2016 10:18
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