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7 relazioni: Apprendimento automatico, Apprendimento non supervisionato, Classificatore bayesiano, Inferenza bayesiana, Rete bayesiana, Statistica bayesiana, Teorema di Bayes.
Apprendimento automatico
Lapprendimento automatico (abbreviato in ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.
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Apprendimento non supervisionato
L'apprendimento non supervisionato è una tecnica di apprendimento automatico che consiste nel fornire al sistema informatico una serie di input (esperienza del sistema) che egli riclassificherà ed organizzerà sulla base di caratteristiche comuni per cercare di effettuare ragionamenti e previsioni sugli input successivi.
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Classificatore bayesiano
Un classificatore bayesiano è un classificatore basato sull'applicazione del teorema di BayesDuda, R. O. & P. E. Hart (1973), Pattern Classification and Scene Analysis, New York: John Wiley & Sons.
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Inferenza bayesiana
L'inferenza bayesiana è un approccio all'inferenza statistica in cui le probabilità non sono interpretate come frequenze, proporzioni o concetti analoghi, ma piuttosto come livelli di fiducia nel verificarsi di un dato evento.
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Rete bayesiana
Una rete bayesiana (BN, Bayesian network) è un modello grafico probabilistico che rappresenta un insieme di variabili stocastiche con le loro dipendenze condizionali attraverso l'uso di un grafo aciclico diretto (DAG).
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Statistica bayesiana
La statistica bayesiana è un sottocampo della statistica in cui l'evidenza su uno stato vero del mondo è espressa in termini di gradi di credibilità o più specificamente di probabilità bayesiana.
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Teorema di Bayes
Il teorema di Bayes (pronuncia:,; conosciuto anche come formula di Bayes o teorema della probabilità delle cause), enunciato da Thomas Bayes (1702-1761), discende da due risultati fondamentali della teoria della probabilità: il teorema della probabilità composta e il teorema della probabilità assoluta.