Modelado de probabilidades:Representan relaciones probabilísticas entre variables.Inferencia causal:Permite realizar inferencias sobre variables ocultas.EjemploDiagnóstico médico.
Clasificación
Fácil interpretación:Los árboles de decisión son modelos fácilmente comprensibles por humanos.Manejo de datos mixtos:Pueden manejar tanto datos numéricos como categóricos.EjemploDecision Tree, Random Forest.
Lógica difusa
Manejo de incertidumbre:Permite modelar conceptos vagos o imprecisos.Sistemas expertos:Se utiliza en sistemas de toma de decisiones basados en el conocimiento.EjemploControl de sistemas fuzzy.
Algoritmos evolutivos
Inspiración biológica:Se basan en procesos evolutivos como la selección natural.Optimización global:Encuentran soluciones óptimas en espacios de búsqueda complejos.EjemploAlgoritmos genéticos, programación genética.
Reglas de asociación
Descubrimiento de relaciones:Identifican relaciones entre variables.Soporte y confianza:Miden la frecuencia y la fuerza de las reglas.EjemploApriori, FP-growth.
Tema 2 - Técnicas
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Created on December 10, 2024
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Tema 2
Técnicas
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Técnicas
Basados en árboles de decisión
Reglas de asociación
Algoritmos evolutivos
Lógica difusa
Redes Bayesianas
Redes Bayesianas
Modelado de probabilidades:Representan relaciones probabilísticas entre variables.Inferencia causal:Permite realizar inferencias sobre variables ocultas.EjemploDiagnóstico médico.
Clasificación
Fácil interpretación:Los árboles de decisión son modelos fácilmente comprensibles por humanos.Manejo de datos mixtos:Pueden manejar tanto datos numéricos como categóricos.EjemploDecision Tree, Random Forest.
Lógica difusa
Manejo de incertidumbre:Permite modelar conceptos vagos o imprecisos.Sistemas expertos:Se utiliza en sistemas de toma de decisiones basados en el conocimiento.EjemploControl de sistemas fuzzy.
Algoritmos evolutivos
Inspiración biológica:Se basan en procesos evolutivos como la selección natural.Optimización global:Encuentran soluciones óptimas en espacios de búsqueda complejos.EjemploAlgoritmos genéticos, programación genética.
Reglas de asociación
Descubrimiento de relaciones:Identifican relaciones entre variables.Soporte y confianza:Miden la frecuencia y la fuerza de las reglas.EjemploApriori, FP-growth.