Probabilistic Nearest Neighbors Classification

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Autores
Fava, Bruno
Orientador
Co-orientadores
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Tipo de documento
Artigo Científico
Data
2024
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Fascículo
Resumo
Analysis of the currently established Bayesian nearest neighbors classification model points to a connection between the computation of its normalizing constant and issues of NP-completeness. An alternative predictive model constructed by aggregating the predictive distributions of simpler nonlocal models is proposed, and analytic expressions for the normalizing constants of these nonlocal models are derived, ensuring polynomial time computation without approximations. Experiments with synthetic and real datasets showcase the predictive performance of the proposed predictive model.

Palavras-chave
Probabilistic machine learning; Nearest neighbors classification; NP-completeness
Vínculo institucional
Produção vinculada ao Núcleo de Ciências de Dados e Decisão
Titulo de periódico
Entropy
URL da fonte
https://www.mdpi.com/1099-4300/26/1/39
DOI
10.3390/e26010039
Título de Livro
URL na Scopus
Idioma
Inglês
URL permanente
https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/7186
Notas
Membros da banca
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Coleções
Coleção de Artigos Acadêmicos
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