Examinando por Materia "TEORIA BAYESIANA DE DECISIONES ESTADISTICAS"

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  • Proyecto final de Grado
    Aplicación de minería de datos para determinar la eficacia de la braquiterapia en el tratamiento del cáncer de próstata
    (2008) Reparaz, Diego; Britos, Paola Verónica; García Martínez, Ramón
    "El objetivo de este estudio es encontrar patrones de comportamiento y relaciones entre las variables, de forma tal, de poder predecir de antemano la eficacia de la braquiterapia, para un paciente que padece cáncer de próstata. Para alcanzar este objetivo se utiliza la metodología de minería de datos CRISP-DM. Se realizan distintos experimentos tendientes a la compresión completa del comportamiento del conjunto de datos y caracterización de la información y su posterior clasificación, para ello se utilizan los algoritmos redes bayesianas, mapas auto-organizados e inducción."
  • Ponencia en Congreso
    Prediction in health domain using Bayesian networks optimization based on induction learning techniques
    (2006) Felgaer, Pablo; Britos, Paola Verónica; García Martínez, Ramón
    "A Bayesian network is a directed acyclic graph in which each node represents a variable and each arc a probabilistic dependency; they are used to provide: a compact form to represent the knowledge and exible methods of reasoning. Obtaining it from data is a learning process that is divided in two steps: structural learning and parametric learning. In this paper we define an automatic learning method that optimizes the Bayesian networks applied to classification, using a hybrid method of learning that combines the advantages of the induction techniques of the decision trees (TDIDT-C4.5) with those of the Bayesian networks. The resulting method is applied to prediction in health domain."