Apprendimento bayesiano: differenze tra le versioni
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Si può allora creare una tabella in cui si misurano tutti gli eventi con le loro occorrenze, e fare inferenza da questi. In questo caso si tratta di Classificatori Bayesiani.
In questo caso si deve stimare la densità congiunta di una variabile dato tutte le altre, un problema di complessità esponenziale. Nelle applicazioni pratiche si predilige assumere l'indipendenza di tutte le variabili. In questo caso si ha un [[classificatore bayesiano]] naif.
L'indipendenza delle variabili però è un caso molto raro nelle applicazioni pratiche. Quando si necessita di fare delle ipotesi su variabili condizionate si predilige utilizzare una [[Reti bayesiane|rete bayesiana]].
== Voci correlate ==
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*[[Teorema di Bayes]]
*[[Reti Bayesiane]]
*[[Classificatore bayesiano|Classificatore Bayesiano]]
[[Categoria:Intelligenza artificiale]]
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