Rete Bayesiana Gerarchica
Una rete Bayesiana gerarchica è un modello grafico probabilistico che organizza le variabili su più livelli di astrazione. I nodi di livello superiore governano le distribuzioni a priori dei nodi di livello inferiore tramite iperparametri, consentendo la condivisione strutturata di informazioni tra gruppi, contesti o sottoinsiemi di dati, preservando al contempo la rappresentazione di grafo aciclico diretto (DAG) delle dipendenze condizionali.
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Fonti
- Koller, D. & Friedman, N. (2009). Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. MIT Press. ISBN: 978-0262013192
- Friedman, N., Getoor, L., Koller, D. & Pfeffer, A. (1999). Learning probabilistic relational models. Proceedings of the 16th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-99), 1300-1307. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Bayesian Network. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bayesian/hierarchical-bayesian-network
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