Post on 04-Jul-2015
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Son representaciones gráficas de dependencia de razonamiento probabilístico.
Fue enunciado por Thomas Bayes en la teoría de la probabilidad
Dadas dos variables X e Y, tales que P(x)>0, para todo xy P(y)>0para todo y, se cumple:
El razonamiento probabilístico o propagación de probabilidades consiste en propagar los efectos de la evidencia a través de la red para conocer la probabilidad a posteriori de las variables.
Los algoritmos de propagación dependen de la estructura de la red:› Árboles.› Poli-árboles.› Redes multi-conectadas.
Árbol PoliárbolPoliárbol
Un clasificador, en general, suministra una función que clasifica, una instancia, especificada por una serie de características o atributos, en una o en diferentes clases predefinidas.
Se mencionan dos tipos de aprendizaje:› Aprendizaje estructural.› Aprendizaje paramétrico.
Un clasificador es una función que asigna una etiqueta clase a una instancia descrita mediante un conjunto de atributos.
C
A1 AnA2 ……
Se lo puede realizar de dos formas: TAN:› Clasificador bayesiano simple al cual se le
aumenta con un árbol. BAN:› Clasificador bayesiano simple al cual se le
aumenta con una red.
C
A1 A2 A3
C
A2
A1 A3
TAN BAN
Z
YX
1. Estructura Original
X
Z
2. Eliminación
Z
XY
3. Unión
YX
W
Z
4. Inserción
Aprendizaje Automático - conceptos básicos y avanzados, Pearson, Sierra B., 2006.
Felgaer, Britos, Sicre, Servetto, Garcia Martnez, Perichinsky, "Optimizacion de Redes Bayesianas Basado en Tecnicas de Aprendizaje por Induccion", http: // www.itba. edu. ar/ capis/ rtis/ rtis-6-2/optimizacion-de-redes-bayesianas. pdf
Valdes, F., "Comprension y Uso de la Estadstica", Universidad Romulo Gallegos, disponible en: http://www.cortland.edu/flteach/stats/glos-sp.html
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