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

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