Inferência bayesiana: diferenças entre revisões
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→Inferência e predição bayesianas: referenciada equacao correta |
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Os resultados, em termos de classificação e regressão, por exemplo,
são em muito casos satisfatórios e até difíceis de serem aprimorados,
de propriedades convenientes e bem conhecidas, e constituem [[baseline]]s.<ref name="sug"/
As implementações básicas são adaptadas a muitos casos elaborados de [[IA]],
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{{NumBlk|:|<math>h_a = argmax_h \left[p(h | e) = \frac{p(e | h) p(h)}{p(e)} \propto p(e | h) p(h) \;\;\text{ pois }\;\; p(e)|h = p(e) \right]</math>|{{EquationRef|1}}}}
== Teoria básica ==
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A rigor, na IB, uma [[probabilidade]] quantifica o quão [[plausível]] é uma ''[[evidência]] futura'' (e.g. um [[evento]] futuro),
enquanto uma [[verossimilhança]] quantifica o quão [[plausível]] é uma [[hipótese]] ao serem consideradas todas as ''evidências ocorridas''.
Em geral, a verossimilhança fornece uma [[quantidade]] para ser associada à [[crença]] de que a hipótese é [[verdade
=== Evento VS evidência ===
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Outros métodos bayesianos incluem:
Fisher's Linear Discriminant Analysis [[LDA]],
Algoritmo de
Kernel Density Estimation ([[KDE]]).
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Usar para tratar de falsos e verdadeiros negativos e positivos.,
tabela de confusão, e medidas relacionadas.
==== Inferência e predição bayesianas ====
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Em todo caso, na IB o contexto deve explicitar se o termo [[inferência]] se refere
à técnica de
ou à obtenção da [[função de verossimilhança]] e isolando o ato de predição ou cálculo ou estimação de variável.
Em casos mais gerais de [[IC]] e [[AM]], pode ser mais razoável chamar de [[aprendizado]]
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{{Estatística}}
{{Portal3|Probabilidade e Estatística}}
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