Diferencia entre revisiones de «MGranaMaterialesdetrabajo»

De Grupo de Inteligencia Computacional (GIC)
Sin resumen de edición
 
Línea 2: Línea 2:
= Clasificación =
= Clasificación =


El método multivariante más "sencillo" es el Naive Bayes [http://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier] que asume independencia entre las variables y, usualemente, modela con distribuciones normales las distribuciones de probabilidad condicional (verosimilitud/likelihood) de las clases.
El método multivariante más "sencillo" es el Naive Bayes [http://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier] que asume independencia entre las variables y, usualmente, modela con distribuciones normales las distribuciones de probabilidad condicional (verosimilitud/likelihood) de las clases.

Revisión del 21:28 12 may 2011

Clasificación

El método multivariante más "sencillo" es el Naive Bayes [1] que asume independencia entre las variables y, usualmente, modela con distribuciones normales las distribuciones de probabilidad condicional (verosimilitud/likelihood) de las clases.