Aprendizaje discriminativo de clasificadores Bayesianos
Fuente:
Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2006
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| Subjects: | |
| Online Access: | |
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| _version_ | 1876482531936698368 |
|---|---|
| author | Guzmán Santafé |
| author_facet | Guzmán Santafé |
| contents | Aprendizaje discriminativo de clasificadores Bayesianos Guzmán Santafé Jose A. Lozano Pedro Larrañaga Ingeniería Algoritmo TM Clasificadores Bayesianos Aprendizaje discriminativo El aprendizaje de modelos de clasificaci´on Bayesianos es, generalmente, un proceso generativo. Es decir, enel aprendizaje de dichos modelos se busca maximizar la verosimilitud del conjunto de datos dado el modeloaprendido. Sin embargo, existe otra aproximaci´on, el aprendizaje discriminativo, en la que se busca maximizarla verosimilitud condicional. ´Esta parece, en principio, una aproximaci´on m´as natural para prop´ositos declasificaci´on. No obstante, no siempre los modelos aprendidos mediante un m´etodo discriminativo son mejoresque los aprendidos con m´etodos generativos. Recientemente han aparecido en la bibliograf´ıa varios m´etodospara el aprendizaje discriminativo de clasificadores Bayesianos. En el presente art´ıculo, se presenta un nuevom´etodo para el aprendizaje discriminativo, tanto de la estructura como de los par´ametros, de clasificaresBayesianos. Esta aproximaci´on est´a basada en la adaptaci´on del algoritmo TM a modelos de clasificaci´onBayesianos. Por otra parte, en el presente art´ıculo, tambi´en se presenta una evaluaci´on experimental delm´etodo propuesto aplicado a diferentes bases de datos est´andares para clasificaci´on supervisada. 2006 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92502905 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.29 Vol.10 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_92502905 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Asociación Española para la Inteligencia Artificial |
| spellingShingle | Aprendizaje discriminativo de clasificadores Bayesianos Guzmán Santafé Ingeniería Algoritmo TM Clasificadores Bayesianos Aprendizaje discriminativo Aprendizaje discriminativo de clasificadores Bayesianos Guzmán Santafé Jose A. Lozano Pedro Larrañaga Ingeniería Algoritmo TM Clasificadores Bayesianos Aprendizaje discriminativo El aprendizaje de modelos de clasificaci´on Bayesianos es, generalmente, un proceso generativo. Es decir, enel aprendizaje de dichos modelos se busca maximizar la verosimilitud del conjunto de datos dado el modeloaprendido. Sin embargo, existe otra aproximaci´on, el aprendizaje discriminativo, en la que se busca maximizarla verosimilitud condicional. ´Esta parece, en principio, una aproximaci´on m´as natural para prop´ositos declasificaci´on. No obstante, no siempre los modelos aprendidos mediante un m´etodo discriminativo son mejoresque los aprendidos con m´etodos generativos. Recientemente han aparecido en la bibliograf´ıa varios m´etodospara el aprendizaje discriminativo de clasificadores Bayesianos. En el presente art´ıculo, se presenta un nuevom´etodo para el aprendizaje discriminativo, tanto de la estructura como de los par´ametros, de clasificaresBayesianos. Esta aproximaci´on est´a basada en la adaptaci´on del algoritmo TM a modelos de clasificaci´onBayesianos. Por otra parte, en el presente art´ıculo, tambi´en se presenta una evaluaci´on experimental delm´etodo propuesto aplicado a diferentes bases de datos est´andares para clasificaci´on supervisada. 2006 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92502905 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.29 Vol.10 |
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| topic | Ingeniería Algoritmo TM Clasificadores Bayesianos Aprendizaje discriminativo |
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