Análisis de clasificadores bayesianos

Fernández, Enrique

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Análisis de clasificadores bayesianos

dc.contributor.advisor	Britos, Paola Verónica
dc.contributor.author	Fernández, Enrique
dc.date.accessioned	2020-08-14T04:02:04Z
dc.date.available	2020-08-14T04:02:04Z
dc.date.issued	2004
dc.description.abstract	"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."	es
dc.description.notes	Trabajo final Ingeniería de Sistemas Expertos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2004	es
dc.identifier.uri	http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/2531
dc.language.iso	es	es
dc.subject	APRENDIZAJE AUTOMATICO	es
dc.subject	ALGORITMOS	es
dc.subject	MINERIA DE DATOS	es
dc.subject	REDES BAYESIANAS	es
dc.title	Análisis de clasificadores bayesianos	es
dc.type	Trabajo final de especialización	es
dspace.entity.type	Trabajo final de especialización
itba.description.filiation	Fil: Fernández, Enrique. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.