Red Bayesiana - Historial de revisiones

Carlos idict: Texto reemplazado: «
» por «»

2019-09-01T19:25:55Z

Texto reemplazado: «<div align="justify">» por «»

Carlos idict: /* Fuentes */

2018-03-13T16:13:34Z

‎Fuentes

Wendy idict: /* Definición */

2013-10-01T15:32:10Z

‎Definición

Odalis jc.scu en 17:24 21 mar 2013

2013-03-21T17:24:38Z

Aisel17017 art.jc en 18:19 7 mar 2012

2012-03-07T18:19:50Z

Cinformpri jc en 12:33 20 oct 2011

2011-10-20T12:33:46Z

Carlos idict: Redes Bayesianas trasladada a Red Bayesiana

2011-10-17T20:24:13Z

Redes Bayesianas trasladada a Red Bayesiana

Carlos idict en 20:20 17 oct 2011

2011-10-17T20:20:31Z

Alegna jc.cmg en 18:39 25 sep 2011

2011-09-25T18:39:20Z

Laritzajcvcl: /* Tipos de Redes Bayesianas */

2011-09-14T19:55:39Z

‎Tipos de Redes Bayesianas

@@ Línea 1: / Línea 1: @@
-<div align="justify">
 {{Definición
 |nombre= Redes Bayesianas
@@ Línea 6: / Línea 6: @@
 |concepto= Son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.
 }}
-<div align="justify">
 '''Red Bayesiana''', (o red de creencia). Es un modelo [[probabilístico multivariado]] que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, el [[Teorema de Bayes]], las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias. Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un [[híbrido]] de red bayesiana y [[Teoría de la Utilidad]] es un diagrama de influencia.
 ==Definición==

← Revisión anterior		Revisión del 16:13 13 mar 2018
Línea 34:		Línea 34:
	* http://www.profesores.fi-b.unam.mx		* http://www.profesores.fi-b.unam.mx

−	[[~~Category~~: ~~Inteligencia_Artificial~~]]	+	[[Categoría:Inteligencia artificial]]

@@ Línea 10: / Línea 10: @@
 ==Definición==
 Las redes bayesianas o probabilísticas son una representación gráfica de dependencias para razonamiento probabilístico en sistemas expertos. Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido y anotado que describe la distribución de probabilidad conjunta que gobierna un conjunto de variables aleatorias. Los nodos pueden representar cualquier tipo de [[variable]], ya sea un parámetro medible (o medido), una variable latente o una hipótesis. Existen algoritmos que realizan inferencias y aprendizaje basados en redes bayesianas.
 Si existe un arco que une un nodo A con otro nodo B, A es denominado un padre de B, y B es llamado un hijo de A. El conjunto de nodos padre de un nodo Xi se denota como padres (Xi). Un gráfico acíclico dirigido es una red Bayesiana relativa a un conjunto de variables si la distribución conjunta de los valores del nodo puede ser escrita como el producto de las distribuciones locales de cada nodo y sus padres:
 Si el nodo Xi no tiene padres, su distribución local de [[probabilidad]] se toma como incondicional, en otro caso es condicional. Si el valor de un nodo es observable - y por tanto etiquetado como observado, dicho nodo es un nodo de evidencia.
 ==Aplicaciones ==
 Las redes bayesianas son un tipo de modelos de minería de datos que pueden ser utilizados en cualquiera de las siguientes actividades de negocio:

@@ Línea 2: / Línea 2: @@
 {{Definición
 |nombre= Redes Bayesianas
-|imagen=redes bayesianas
+|imagen=Red_bayesiana.jpeg
 |tamaño=
 |concepto= Son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.

@@ Línea 1: / Línea 1: @@
 <div align="justify">
 {{Definición
-|nombre= redes bayesianas
+|nombre= Redes Bayesianas
 |imagen=redes bayesianas
 |tamaño=
-|concepto=Son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.
+|concepto= Son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.
 }}
 <div align="justify">
-'''Red Bayesiana''', (o red de creencia). Es un modelo [[probabilístico multivariado]] que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, el [[Teorema de Bayes]], las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias. Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un híbrido de red bayesiana y Teoría de la Utilidad es un diagrama de influencia.
+'''Red Bayesiana''', (o red de creencia). Es un modelo [[probabilístico multivariado]] que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, el [[Teorema de Bayes]], las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias. Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un [[híbrido]] de red bayesiana y [[Teoría de la Utilidad]] es un diagrama de influencia.
 ==Definición==
 Las redes bayesianas o probabilísticas son una representación gráfica de dependencias para razonamiento probabilístico en sistemas expertos. Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido y anotado que describe la distribución de probabilidad conjunta que gobierna un conjunto de variables aleatorias. Los nodos pueden representar cualquier tipo de [[variable]], ya sea un parámetro medible (o medido), una variable latente o una hipótesis. Existen algoritmos que realizan inferencias y aprendizaje basados en redes bayesianas.
-Si existe un arco que une un nodo A con otro nodo B, A es denominado un padre de B, y B es llamado un hijo de A. El conjunto de nodos padre de un nodo Xi se denota como padres(Xi). Un gráfico acíclico dirigido es una red Bayesiana relativa a un conjunto de variables si la distribución conjunta de los valores del nodo puede ser escrita como el producto de las distribuciones locales de cada nodo y sus padres:
+Si existe un arco que une un nodo A con otro nodo B, A es denominado un padre de B, y B es llamado un hijo de A. El conjunto de nodos padre de un nodo Xi se denota como padres (Xi). Un gráfico acíclico dirigido es una red Bayesiana relativa a un conjunto de variables si la distribución conjunta de los valores del nodo puede ser escrita como el producto de las distribuciones locales de cada nodo y sus padres:
 Si el nodo Xi no tiene padres, su distribución local de [[probabilidad]] se toma como incondicional, en otro caso es condicional. Si el valor de un nodo es observable - y por tanto etiquetado como observado, dicho nodo es un nodo de evidencia.
 ==Aplicaciones ==
@@ Línea 25: / Línea 24: @@
 Dado una red bayesiana se puede proceder a la obtención de conocimiento dado los valores que adoptan las variables en el entorno especificado por ella. Algunos de ellos son:
 * [[Algoritmo]] de eliminación de variables.
-−
 ==Fuentes==
-−
 * http://www.slideshare.net
 * http://wwwai.frm.utn.edu.ar/micesari/files/RedesbayesianasMATILDE.pdf
 * http://www.profesores.fi-b.unam.mx
-−
 [[Category: Inteligencia_Artificial]]

@@ Línea 1: / Línea 1: @@
 {{Normalizar}}
 <div align="justify">
-{{Definición|nombre= redes bayesianas|imagen=redes bayesianas|tamaño=|concepto=}}
+{{Definición
 |nombre= redes bayesianas
-Una red bayesiana, o red de creencia, es un modelo [[probabilístico multivariado]] que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal. Gracias a su motor de actualización de probabilidades, el [[Teorema de Bayes]], las redes bayesianas son una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias. Una red bayesiana es un tipo de red causal. Un híbrido de red bayesiana y Teoría de la Utilidad es un diagrama de influencia.
+|imagen=redes bayesianas
 ==Definición==
 Las redes bayesianas o probabilísticas son una representación gráfica de dependencias para razonamiento probabilístico en sistemas expertos. Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido y anotado que describe la distribución de probabilidad conjunta que gobierna un conjunto de variables aleatorias. Los nodos pueden representar cualquier tipo de [[variable]], ya sea un parámetro medible (o medido), una variable latente o una hipótesis. Existen algoritmos que realizan inferencias y aprendizaje basados en redes bayesianas.
@@ Línea 10: / Línea 15: @@
 ==Aplicaciones ==
 Las redes bayesianas son un tipo de modelos de minería de datos que pueden ser utilizados en cualquiera de las siguientes actividades de negocio:
-*Prevención del fraude
+* Prevención del fraude
-*Prevención del abandono de clientes
+* Prevención del abandono de clientes
-*Blanqueo de dinero
+* Blanqueo de dinero
-*Marketing personalizado
+* Marketing personalizado
-*Mantenimiento preventivo
+* Mantenimiento preventivo
-*Scoring de clientes
+* Scoring de clientes
-*Clasificación de datos estelares
+* Clasificación de datos estelares
 ==Algoritmos de inferencia probabilística sobre redes bayesianas==
 Dado una red bayesiana se puede proceder a la obtención de conocimiento dado los valores que adoptan las variables en el entorno especificado por ella. Algunos de ellos son:
-*[[Algoritmo de eliminación de variables]]
+* [[Algoritmo]] de eliminación de variables.
 ==Fuentes==
-www.slideshare.net
+* http://www.slideshare.net
+* http://wwwai.frm.utn.edu.ar/micesari/files/RedesbayesianasMATILDE.pdf
-ai.frm.utn.edu.ar/micesari/files/RedesbayesianasMATILDE.pdf
+* http://www.profesores.fi-b.unam.mx
 [[Category: Inteligencia_Artificial]]

← Revisión anterior	Revisión del 20:24 17 oct 2011
(Sin diferencias)

← Revisión anterior		Revisión del 20:20 17 oct 2011
Línea 1:		Línea 1:
		+	{{Normalizar}}
	<div align="justify">		<div align="justify">
	{{Definición\|nombre= redes bayesianas\|imagen=redes bayesianas\|tamaño=\|concepto=}}		{{Definición\|nombre= redes bayesianas\|imagen=redes bayesianas\|tamaño=\|concepto=}}

← Revisión anterior		Revisión del 18:39 25 sep 2011
Línea 1:		Línea 1:
		+	<div align="justify">
	{{Definición\|nombre= redes bayesianas\|imagen=redes bayesianas\|tamaño=\|concepto=}}		{{Definición\|nombre= redes bayesianas\|imagen=redes bayesianas\|tamaño=\|concepto=}}