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51. Redes con conexión múltiple. son intratables utilizando inferencia exacta. son tratables utilizando inferencia exacta. son tratables utilizando inferencia inexacta.

Si un axioma de la probabilidad es: "Si 'a' es un evento cierto, entonces P(a) = 1" Podemos asegurar que: P(a - ¬a) = 1. P(a + ¬a) = 1. P(a + ¬a) = 1.1.

Si Pepe lanza una moneda y luego Juan, ¿qué afirmación es correcta?: Es más probable que Juan saque cara si Pepe ha sacado cruz. Es más probable que Juan saque cruz si Pepe ha sacado cruz. Ninguna de las anteriores.

Existen varios tipos de inferencia en Redes Bayesianas, según esto, selecciona la opción correcta: El modelo de Kim y Pearl es un caso especial de inferencia exacta, en concreto, se denomina inferencia exacta en poliárboles y es un algoritmo más eficiente para tipos específicos de redes. El modelo bayesiano es un caso especial de inferencia exacta, en concreto, se denomina inferencia exacta en poliárboles y es un algoritmo más eficiente para tipos específicos de redes. El modelo aleatorio es un caso especial de inferencia exacta, en concreto, se denomina inferencia exacta en poliárboles y es un algoritmo más eficiente para tipos específicos de redes.

En una red bayesiana si bajamos por el grafo hasta un nodo terminal, que distribución adjunta tendrá ese nodo: P(nodo terminal | Padres (nodo terminal). P(nodo terminal / Padres (nodo terminal). P(nodo terminal * Padres (nodo terminal).

Sean A y B dos sucesos tales que P(B)>0.A es independiente de B cuando: P(A|B) = P(A). P(A|B) = P(B). P(A|B) = P(AB).

57. El modelo de Kim y Pearl: Es solo aplicable a un poliárbol. Es un método de inferencia para redes bayesianas. Las dos son correctas.

La principal ventaja de razonamiento probabilística acerca de razonamiento lógico es que... los agentes pueden tomar decisiones racionales mismo cuando no se tiene información suficiente para demostrar que una acción funcionará. los agentes pueden tomar decisiones racionales mismo cuando se tiene información suficiente para demostrar que una acción funcionará. los agentes solo pueden tomar decisiones racionales mismo cuando se tiene información suficiente para demostrar que una acción funcionará.

59. Cuál es la finalidad de principal de las redes Bayesianas?. Calcular la distribución conjunta de las variables nodo. Calcular la distribución aproximada de las variables nodo aleatotios. Calcular la distribución aproximada de las variables nodo.

Cuál de las siguientes es incorrecta?. Si a y b son mutuamente exclusivos entonces P(a v b) = P(a) + P(b) - P(a /\ b). Si a y b son mutuamente inclusivos entonces P(a v b) = P(a) + P(b) - P(a /\ b). Si a y b son mutuamente exclusivos entonces P(a v b) = P(a) - P(b) - P(a /\ b).

Cuál de las siguientes afirmaciones acerca de una red bayesiana NO es correcta?. Un nodo de una red bayesiana recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones: función de propagación, función de activación y función de transferencia. Un nodo de una red aproximada recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones: función de propagación, función de activación y función de transferencia. Un nodo de una red gausiana recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones: función de propagación, función de activación y función de transferencia.

En el modelo de Kim y Pearl para la inferencia en poliárboles existen varios tipos de mensajes, uno de ellos se usa para: Introducir una evidencia. Introducir una aproximacion. Introducir una creencia.

Dado R: “Comprar una lavadora” = {r1, r2 ,r3,…} cuál de estas afirmaciones es cierta. La probabilidad total Σnz=1 (Rz) = 1. La probabilidad total Σnz=1 (Rz) = 0. La probabilidad final Σnz=1 (Rz) = -1.

Partimos de que la probabilidad de que llueva un día en concreto es de 0.5 y de que truene es de 0.3. Sabemos además que la probabilidad de que llueva una vez se han escuchado truenos es de 0.2. La probabilidad pues, de que truene una vez que ha empezado a llover es de…. 0.12. 0.37. 0.25.

Teniendo en cuenta la figura de una red bayesiana, indica que respuesta es correcta: La probabilidad de que llama María puede ser mayor que 1. La probabilidad de que llama María puede ser menor que 0. La probabilidad de que llama María puede ser menor que 1.

Dado P(F,R,A, J, M, C) = P(F) * P(R) * P(A|F,R) * P(J|A) * P(M|A) * P(C|A) siendo FaltadeProductosAlmacén -> ->Jose Alarma -> Maria Robo---------------------------------> - >Carlos sin independencia condicional{. 2^6 = 64. 2^4 = 16. 2^3 = 8.

Una red bayesiana está formada por: Un conjunto de enlaces que determinan la influencia (dependencia) entre nodos. Si X se conecta con Y se dice que X influencia a Y. Un conjunto de enlaces que determinan la influencia (dependencia) entre nodos. Si Y se conecta con X se dice que X influencia a Y. Un conjunto de enlaces que determinan la influencia (dependencia) entre nodos. Si X se conecta con Y se dice que Y influencia a X.

Dos cajas B1 y B2 contiene 100 y 200 lámparas respectivamente. La primera caja (B1) tienes 15 lámparas defectuosas y el segundo, 5. Supongamos que una caja es seleccionada al azar y se quita una lámpara. ¿Cuál es la probabilidad de que sea defectuoso? Acerca de: 9%. 12%. 6%.

71. En cuanto a las redes Bayesianas: Está formada por un conjunto de variables aleatorias que forman los nodos de la red. Cada nodo x tendrá una distribución P(X|Padres(X)). Está formada por un conjunto de variables aleatorias que forman los nodos aleatorios de la red. Cada nodo x tendrá una distribución P(X|Padres(X)). Está formada por un conjunto de variables aleatorias que forman los nodos aleatorios de la red. Un nodo x tendrá una distribución P(X|Padres(X)).

a. b. c.

50%. 70%. 35%.

¿Qué desventajas o problemas NO tiene la inferencia exacta?. No es posible contestar cualquier pregunta relativa a la red. Es posible contestar solo una pregunta relativa a la red. No es posible contestar ninguna pregunta relativa a la red.

En un sistema de sucesos independientes si P(A|B)=0,5 Cual sera la posibilidad de que ocurra el suceso B, teniendo en cuenta que P(A,B) también es 0,5: P(B) es 0,5 porque es un suceso independiente. P(B) es 0,75 porque es un suceso dependiente. P(B) es 0,5 porque es un suceso dependiente.