Optimización de redes bayesianas basado en técnicas de aprendizaje por inducción

Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilística. Son utilizadas para proveer una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El obtener una red bayesiana a partir de datos, e...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Felgaer, P., Britos, Paola Verónica, Sicre, J., Servetto, Arturo Carlos, García Martínez, Ramón, Perichinsky, Gregorio
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2003
Materias:	Ciencias Informáticas Learning Redes Bayesianas Model classification Aprendizaje por Inducción Optimization Clasificación
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22638
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilística. Son utilizadas para proveer una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El obtener una red bayesiana a partir de datos, es un proceso de aprendizaje que se divide en dos etapas: el aprendizaje estructural y el aprendizaje paramétrico. En este trabajo, se define un método de aprendizaje que optimiza las redes bayesianas aplicadas a clasificación, mediante la utilización de un método de aprendizaje híbrido que combina las ventajas de las técnicas de inducción de los árboles de decisión (TDIDT-C4.5) con las de las redes bayesianas
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Optimización de redes bayesianas basado en técnicas de aprendizaje por inducción

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