Bayesian networks have become a widely used method in the modelling of uncertain
knowledge. Owing to the difficulty domain experts have in specifying them, techniques that …

We propose a new scoring function for learning Bayesian networks from data using score+
search algorithms. This is based on the concept of mutual information and exploits some …

Although many algorithms have been designed to construct Bayesian network structures
using different approaches and principles, they all employ only two methods: those based …

Bayesian network (BN) is an efficient graphical method that uses directed acyclic graphs
(DAG) to provide information about a set of data. BNs consist of nodes and arcs (or edges) …

CAPÍTULO 1 Este primer capítulo nos servirá para exponer los conceptos generales y
básicos para comprender el resto de la memoria, tanto en la vertiente de las redes …

In this thesis, we address the specific problem of probabilistic graphical model structure
learning, that is, finding the most efficient structure to represent a probability distribution …

Quisiera empezar por los hombros que más arriba me han levantado en la realización de
este trabajo, pues he tenido la suerte extraordinaria de contar con los doctores Don Serafın …

Actualmente, y debido al auge de la red Internet, existe una gran cantidad de información
dispuesta en forma de texto, imágenes y sonido, distribuida a lo largo y ancho de la Red …

Quisiera empezar por los hombros que más arriba me han levantado en la realización de
este trabajo, pues he tenido la suerte extraordinaria de contar con los doctores Don Serafın …

Résumé Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème spécifique de
l'apprentissage de structure de modèles graphiques probabilistes, c'est-à-dire trouver la …