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Erschienen in:
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2008 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bayesian Networks Optimization Based on Induction Learning Techniques

verfasst von : Paola Britos, Pablo Felgaer, Ramon Garcia-Martinez

Erschienen in: Artificial Intelligence in Theory and Practice II

Verlag: Springer US

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Obtaining a bayesian network from data is a learning process that is divided in two steps: structural learning and parametric learning. In this paper, we define an automatic learning method that optimizes the bayesian networks applied to classification, using a hybrid method of learning that combines the advantages of the induction techniques of the decision trees with those of the bayesian networks.

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Metadaten
Titel
Bayesian Networks Optimization Based on Induction Learning Techniques
verfasst von
Paola Britos
Pablo Felgaer
Ramon Garcia-Martinez
Copyright-Jahr
2008
Verlag
Springer US
Buch
Artificial Intelligence in Theory and Practice II

Print ISBN: 978-0-387-09694-0

Electronic ISBN: 978-0-387-09695-7

Copyright-Jahr: 2008

DOI
https://doi.org/10.1007/978-0-387-09695-7_44