Algunos clasificadores bayesianos
En la presente monografía se da lugar al estudio de las características que poseen las redes, las cuales permiten aprender sobre relaciones de dependencia, causalidad y d-separación, seguido a esto, se presentan las redes Bayesianas junto con la aplicación de la regla de la cadena y finalmente se da...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/28865
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/28865
- Palabra clave:
- Claificadores
Naive-Bayes
Redes Bayesianas
TAN
k-dependientes
Matemáticas - Tesis y disertaciones académicas
Teoría bayesiana de decisiones estadísticas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Algoritmos
Aplicaciones (Matemáticas)
Classifiers
Naive-Bayes
TAN
Bayesian networks
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | En la presente monografía se da lugar al estudio de las características que poseen las redes, las cuales permiten aprender sobre relaciones de dependencia, causalidad y d-separación, seguido a esto, se presentan las redes Bayesianas junto con la aplicación de la regla de la cadena y finalmente se da una introducción al estudio de algunos clasificadores bayesianos, que son tipos concretos de redes bayesianas, dando énfasis en el funcionamiento de los clasificadores de Naive Bayes, Naive Bayes aumentado a Arbol (TAN) y los K-dependientes (KDB), con el objetivo de ser finalmente aplicados a una base de datos de coronavirus en Colombia. |
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