Trabajo final de especialización:
Análisis de clasificadores bayesianos

dc.contributor.advisorBritos, Paola Verónica
dc.contributor.authorFernández, Enrique
dc.date.accessioned2020-08-14T04:02:04Z
dc.date.available2020-08-14T04:02:04Z
dc.date.issued2004
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.notesTrabajo final Ingeniería de Sistemas Expertos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2004es
dc.identifier.urihttp://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/2531
dc.language.isoeses
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMATICOes
dc.subjectALGORITMOSes
dc.subjectMINERIA DE DATOSes
dc.subjectREDES BAYESIANASes
dc.titleAnálisis de clasificadores bayesianoses
dc.typeTrabajo final de especializaciónes
dspace.entity.typeTrabajo final de especialización
itba.description.filiationFil: Fernández, Enrique. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.

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