Máquina de Vectores de Soporte Bayesiana
La SVM Bayesiana sitúa una distribución previa sobre el vector de pesos de una SVM estándar y deriva una posterior completa, permitiendo estimaciones de incertidumbre calibradas, selección automática de hiperparámetros y predicciones probabilísticas. Combina la fuerte intuición geométrica basada en márgenes de las SVM con la cuantificación de incertidumbre basada en principios de la inferencia bayesiana.
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Fuentes
- Polson, N. G., & Scott, S. L. (2011). Data augmentation for support vector machines. Bayesian Analysis, 6(1), 1–23. DOI: 10.1214/11-BA601 ↗
- Tipping, M. E. (2001). Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine. Journal of Machine Learning Research, 1, 211–244. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Support Vector Machine (Bayesian SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/bayesian-support-vector-machine
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