Optimización de Redes Bayesianas basado en técnicas de aprendizaje por inducción

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 define un método de aprendizaje automático que optimiza las redes bayesianas aplicadas a clasificación mediante la utilización de un método de aprendizaje híbrido que combina las ventajas de las técnicas de inducción de los árboles de decisión (TDIDT-C4. 5) con las de las redes bayesianas.

Año de publicación:

2016

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