Inferencia Bayesiana
Explora 9 términos de IA en Inferencia Bayesiana
Bayes’ Theorem
Bayes' Theorem is a mathematical formula used to calculate conditional probabilities, fundamental in statistics and machine learning.
Posterior bayesiano
La Posterior Bayesiana es la probabilidad actualizada de una hipótesis después de observar evidencia, central en la inferencia bayesiana.
Grado de Creencia
El grado de creencia cuantifica la confianza en una afirmación basada en evidencia o experiencia.
Muestreo de Gibbs
GSEl muestreo de Gibbs es una técnica estadística para generar muestras de una distribución de probabilidad multivariada.
Aproximación de Laplace
LAUn método para aproximar distribuciones de probabilidad complejas usando una distribución normal más simple.
Inferencia sin Verosimilitud
LFILa inferencia sin verosimilitud estima los parámetros del modelo sin calcular explícitamente las verosimilitudes, a menudo usando simulaciones.
Verosimilitud Marginal
MLLa verosimilitud marginal es la probabilidad de observar datos bajo un modelo, integrando sobre todos los posibles valores de los parámetros.
Cadena de Markov Monte Carlo
MCMCUn método estadístico que utiliza muestreo aleatorio para estimar distribuciones complejas.
Máxima A Posteriori
MAPAMáximo a Posteriori (MAP) es un método estadístico para estimar una cantidad desconocida maximizando la distribución posterior.