کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
398901 | 1438520 | 2007 | 22 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Towards scalable and data efficient learning of Markov boundaries
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We propose algorithms for learning Markov boundaries from data without having to learn a Bayesian network first. We study their correctness, scalability and data efficiency. The last two properties are important because we aim to apply the algorithms to identify the minimal set of features that is needed for probabilistic classification in databases with thousands of features but few instances, e.g. gene expression databases. We evaluate the algorithms on synthetic and real databases, including one with 139,351 features.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Approximate Reasoning - Volume 45, Issue 2, July 2007, Pages 211-232
Journal: International Journal of Approximate Reasoning - Volume 45, Issue 2, July 2007, Pages 211-232