Pedir Un Objeto

Tabla de probabilidades conjunta. Esquema que representa la distribución de probabilidades
La probabilidad conjunta se refiere a fenómenos que contienen dos o mas eventos, como la probabilidad de unas negro, una reina roja o un empleado que este satisfecho con el trabajo y haya progresado dentro de la organización.
P (A)= P ( A y B1 ) + P ( A y B2 ) + .....+ P ( A y Bk )
donde B1, B2, ... Bkson eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos.
Dos eventos son mutuamente excluyentes si ambos eventos no pueden ocurrir al mismo tiempo.
Dos eventos son colectivamenteexhaustivos si uno de los eventos debe ocurrir.
Por ejemplo, ser hombre y ser mujer son eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos. Nadie es ambos ( son mutuamente excluyentes ) y todos sonuno u otro ( son colectivamente exhaustivos ).
jueves 20 de noviembre de 2008
Inferencia usando un heap con distribución de probabilidad conjunta
En el campo de Inteligencia Artificial, los modelosprobabilísticos han sido adoptados como una opción a las redes neuronales. Modelos probabilísticos como las redes bayesianas, han sido adaptadas a un sin número de aplicaciones: diagnóstico médico,modos de búsquedas 'inteligentes' en motores de búsqueda conocidos, reconocimiento de patrones en imágenes, entre otras. La red bayesiana es un grafo dirigido, cuyos nodos representan las variables quese requieren para modelar el entorno, sin embargo, el modo de inferencia es inmensamente variado, existen inferencias completas y aproximadas. La inferencias completas, incluyen en el cálculo de unaconsulta, todos los nodos, la distribución conjunta completa. Las inferencias aproximadas, buscan los nodos que pertenecen a la línea de ascendientes o descendientes (según sea el caso), del nodoinvolucrado en la consulta.

El modo de consulta más común, el cual se pretende manejar aquí, es P(e|X), donde se desea saber la probabilidad de que ocurra la variable 'e' (que es el nodo padre o...