Trabajo final de especialización:
Análisis de clasificadores bayesianos

Fecha

2004

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Resumen

"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 describirá el funcionamiento de tres algoritmos de Clasificadores, Naïve Bayes, TAN y KDB. Se mostrará además como, a través del programa lvira, se puede llegar a obtener una red Bayesiana con estos clasificadores. Dicha red variará dependiendo del algoritmo clasificador aplicado, y de la combinación de este con algún algoritmo de inducción de árboles de decisión. Por último se mostrará una comparación que permita analizar las diferencias entre los distintos clasificadores y la influencia que en ellos genera los algoritmos generadores de árboles de decisión."

Descripción

Palabras clave

APRENDIZAJE AUTOMATICO, ALGORITMOS, MINERIA DE DATOS, REDES BAYESIANAS

Citación