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)
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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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Villarraga Poveda, Luis FernandoGodoy Amado, Monica2022-04-20T15:28:09Z2022-04-20T15:28:09Z2021-10-08http://hdl.handle.net/11349/28865En 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.This monograph gives rise to the study of the characteristics that networks possess, which allow learning about relationships of dependency, causality and d-separation, followed by this, Bayesian networks are presented together with the application of the rule of chain and finally an introduction is given to the study of some Bayesian classifiers, which are specific types of Bayesian networks, emphasizing the operation of Naive Bayes classifiers, Naive Bayes convinced Tree (TAN) and K-dependents (KDB) , with the aim of finally being applied to a coronavirus database in Colombia.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ClaificadoresNaive-BayesRedes BayesianasTANk-dependientesMatemáticas - Tesis y disertaciones académicasTeoría bayesiana de decisiones estadísticasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)AlgoritmosAplicaciones (Matemáticas)ClassifiersNaive-BayesTANBayesian networksAlgunos clasificadores bayesianosSome bayesian 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