Modelos bayesianos para la clasificación supervisada. Aplicaciones al análisis de datos de expresión genética
- Serafín Moral Callejón Director
- Andrés Cano Utrera Director
- Luis Miguel de Campos Ibáñez Director
Universidade de defensa: Universidad de Granada
Fecha de defensa: 11 de decembro de 2009
- Pedro Larrañaga Múgica Presidente/a
- Miquel Mulero Abellán Secretario/a
- José Antonio Lozano Alonso Vogal
- José Miguel Puerta Callejón Vogal
- Silvia Acid Carrillo Vogal
Tipo: Tese
Resumo
En esta memoria se lleva a cabo un estudio de las distintas propuestas realizadas por otros autores en redes bayesianas, Haciendo una revisión exhaustiva de la aplicación de redes bayesianas en el tratamiento de datos de expresión genética. Se presenta una metodología para incorporar conocimiento experto en al aprendizaje automático de redes bayesianas. Se realizan distintas y variadas contribuciones en clasificadores bayesianos (árboles de clasificación, multiredes bayesianas y C-RPDAG) demostrando su validez con problemas clásicos de inteligencia artificial. Las distintas aportaciones se aplican con éxito a datos de expresión genética: En clasificación se consiguen resultados bastante mejores que los vistos en la literatura y la utilización de conocimiento experto en el aprendizaje de redes bayesianas siempre mejora los resultados.