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Naive Bayes Bayesiano

Naive Bayes Bayesiano aplica un tratamiento completamente bayesiano a los parámetros del clasificador clásico Naive Bayes: en lugar de estimar las distribuciones condicionales de clase por máxima verosimilitud, coloca priors conjugados (típicamente Dirichlet para datos categóricos o Gaussiano-Gamma para datos continuos) sobre los parámetros y los integra, produciendo distribuciones predictivas posteriores que cuantifican naturalmente la incertidumbre y evitan el sobreajuste en conjuntos de datos pequeños.

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Fuentes

  1. Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Ch. 3, 4). MIT Press. ISBN: 978-0-262-01802-9
  2. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 8). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Fully Bayesian Naive Bayes Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/bayesian-naive-bayes

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Citado por

ScholarGateBayesian Naive Bayes (Fully Bayesian Naive Bayes Classifier). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/machine-learning/bayesian-naive-bayes · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026