Las redes bayesianas son un tipo de modelo gráfico capaz de trabajar de forma eficiente con modelos multivariantes. Una característica importante de estas redes es que permiten realizar inferencia probabilística usando las relaciones de (in)dependencia entre las variables. Si todas las variables de la red son discretas (cualitativas) el problema de la inferencia ha sido ampliamente estudiado y resuelto satisfactoriamente a través de métodos tanto exactos como aproximados. Sin embargo, en redes con variables discretas y continuas simultáneamente sólo existe un método exacto, basado en la distribución Condicional Gaussiana pero con la restricción de que las variables continuas no pueden tener hijos discretos. Un marco más general consiste en discretizar las variables continuas y tratarlas entonces como variables cualitativas. En esta memoria se presenta una alternativa a los métodos anteriores, el modelo MTE (Mixtura de Exponenciales Truncadas), que trata de capturar las buenas propiedades de los enfoques anteriores. El modelo MTE mejora en expresividad a los modelos discretizados, y a la vez elimina las.
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Modelos de redes bayesianas con variables discretas y continuas (Tesis Doctorales (Edición Electrónica)) pdf Rafael Rumí Rodríguez
