Redes Bayesianas (Tipos de Nodos)

abril 16, 2008

Redes Bayesianas

En redes bayesianas existen tres tipos de nodos de los cuales presento continuación:

En el primer caso tenemos secuencia, luego divergentes y posteriormente convergentes.

 

Nodos en Secuencia: Se da cuando el nodo X es equivalente al nodo Y, y el nodo Y es equivalente al nodo Z.

Nodos Divergentes: Se da cuando el nodo Y es equivalente tanto al nodo X y al nodo Z.

Nodos Convergentes: Se da cuando el nodo Y es el equivalente tanto al nodo X y al nodo Z.

 

Separación D

 

         El conjunto de variables A es independiente del conjunto B dado el conjunto C, si no existe trayectoria entre A y B en que

1.      Todos los nodos convergentes están o tienen descendientes en C

2.      Todos los demás nodos están fuera de C

Bayes ball

 

         Otra forma de ver si dos conjuntos de variables (X, Z) están separados por otro (Y) es mediante al algoritmo de la “pelota de Bayes”

         Se sombrean los nodos en Y y se lanzan pelotas desde todos los nodos en X hacia Z

         Si alguna pelota llega a Z, no son condicionalmente independientes I (X,Y,Z)

 

Referencias:

Sierra, Aprendizaje automático: conceptos básicos y avanzados

Redes Bayesianas (Tipos de nodos )

abril 16, 2008

 

Redes Bayesianas

En redes bayesianas existen tres tipos de nodos de los cuales presento continuación:

En el primer caso tenemos secuencia, luego divergentes y posteriormente convergentes.

 

Nodos en Secuencia: Se da cuando el nodo X es equivalente al nodo Y, y el nodo Y es equivalente al nodo Z.

Nodos Divergentes: Se da cuando el nodo Y es equivalente tanto al nodo X y al nodo Z.

Nodos Convergentes: Se da cuando el nodo Y es el equivalente tanto al nodo X y al nodo Z.

 

Separación D

 

         El conjunto de variables A es independiente del conjunto B dado el conjunto C, si no existe trayectoria entre A y B en que

1.      Todos los nodos convergentes están o tienen descendientes en C

2.      Todos los demás nodos están fuera de C

Bayes ball

 

         Otra forma de ver si dos conjuntos de variables (X, Z) están separados por otro (Y) es mediante al algoritmo de la “pelota de Bayes”

         Se sombrean los nodos en Y y se lanzan pelotas desde todos los nodos en X hacia Z

         Si alguna pelota llega a Z, no son condicionalmente independientes I (X,Y,Z)

 

Referencias:

·        Sierra, Aprendizaje automático: conceptos básicos y avanzados.

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abril 8, 2008

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