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Regression models with MoPs Bayesian networks
Cita
Varando, Gherardo, Bielza Lozoya, María Concepción 
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7109-2668 and Larrañaga Múgica, Pedro María ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0652-9872
(2014).
Regression models with MoPs Bayesian networks.
Monografía (Informe Técnico).
E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7109-2668 and Larrañaga Múgica, Pedro María ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0652-9872
(2014).
Regression models with MoPs Bayesian networks.
Monografía (Informe Técnico).
E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).
Descripción
| Título: | Regression models with MoPs Bayesian networks |
|---|---|
| Autor/es: |
|
| Tipo de Documento: | Monográfico (Informe Técnico) |
| Fecha: | 2014 |
| Materias: | |
| ODS: | |
| Escuela: | E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM) |
| Departamento: | Inteligencia Artificial |
| Licencias Creative Commons: | Reconocimiento |
Resumen
We present a model of Bayesian network for continuous variables, where densities and conditional densities are estimated with B-spline MoPs. We use a novel approach to directly obtain conditional densities estimation using B-spline properties. In particular we implement naive Bayes and wrapper variables selection. Finally we apply our techniques to the problem of predicting neurons morphological variables from electrophysiological ones.
Más información
| ID de Registro: | 33269 |
|---|---|
| Identificador DC: | https://oa.upm.es/33269/ |
| Identificador OAI: | oai:oa.upm.es:33269 |
| Depositado por: | Gherardo Varando |
| Depositado el: | 23 Dic 2014 11:18 |
| Ultima Modificación: | 20 Mar 2024 18:37 |
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