Redes Bayesianas
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6. Aprendizaje estructural<br />
Score:<br />
• Máxima verosimilitud penalizada: log p(D | S, θ) − pe(N)dim(S)<br />
n∑<br />
q i ∑<br />
r i ∑<br />
i=1 j=1 k=1<br />
N ijk log N ijk<br />
N ij<br />
− pe(N)dim(S)<br />
• Nijk denota el número de casos en D en los cuales X i toma el valor x k i y<br />
P a i toma su j-ésimo valor; N ij =<br />
• dim(S) =<br />
∑ n<br />
i=1 q i(r i − 1)<br />
r i ∑<br />
k=1<br />
N ijk<br />
• pe(N) =<br />
⎧<br />
⎨<br />
⎩<br />
1 AIC, Akaike, 1974<br />
1<br />
2 log N BIC, Schwarz, 1978 <strong>Redes</strong> <strong>Bayesianas</strong> – p.27/91
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