Comparison of two inference approaches in Gaussian graphical models

PURUTÇUOĞLU GAZİ V., AYYILDIZ DEMİRCİ E., Wit E.

TURKISH JOURNAL OF BIOCHEMISTRY-TURK BIYOKIMYA DERGISI, cilt.42, sa.2, ss.203-211, 2017 (SCI-Expanded) identifier identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 42 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2017
  • Doi Numarası: 10.1515/tjb-2016-0298
  • Dergi Adı: TURKISH JOURNAL OF BIOCHEMISTRY-TURK BIYOKIMYA DERGISI
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), Scopus, TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.203-211
  • Orta Doğu Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Introduction: The Gaussian Graphical Model (GGM) is one of the well-known probabilistic models which is based on the conditional independency of nodes in the biological system. Here, we compare the estimates of the GGM parameters by the graphical lasso (glasso) method and the threshold gradient descent (TGD) algorithm.