Examinando por Materia "REDES BAYESIANAS"

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  • Trabajo final de especialización
    Análisis de clasificadores bayesianos
    (2004) Fernández, Enrique; Britos, Paola Verónica
    "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."
  • Proyecto final de Grado
    Learning Bayesian networks skeleton: a comparison between TPDA and PMMS algorithm
    (2006) Groppo Parisi, Tomás; Aussem, Alexandre
    "Learning the bayesian network structure from a database is an NP-Hard problem for which the existent learning algorithms generally have exponential complexity. During this work in the Master, I did a bibliographic research as well as a comparison between two recent algorithms called TPDA and PMMS (2005) that learns the skeleton of bayesian networks from data. These algorithms have the advantage of having polynomial complexity, and provide good results for learning. After having done a theoretical analysis of the algorithms, I continue with an empiric analysis that consisted in testing these algorithms on data generated from networks knew by the scientific community (I used ASIA and ALARM networks). These tests have been made with the help of the toolboxes developed in Matlab (FullBNT, BNT – SLP and CausalExplorer). The results I have gotten by this analysis have permitted me to make some interesting conclusions about the efficiency and the limits of application of these algorithms."
  • Trabajo final de especialización
    Nivel de significación estadística para el aprendizaje de una red bayesiana
    (2006) Césari, Matilde Inés; García Martínez, Ramón; Britos, Paola Verónica
    "(...) en este trabajo, se propone una métrica estadística que permita por un lado validar los datos con que se arma la estructura del grafo independientemente del tipo de Red Bayesiana. Por otro lado, validar las hipótesis que se infieren sobre una red bayesiana (relaciones de dependencia e independencia)."