Naive Bayes Bayesiano
Il Naive Bayes Bayesiano applica un trattamento completamente Bayesiano ai parametri del classico classificatore Naive Bayes: invece di stimare le distribuzioni condizionate per classe tramite massima verosimiglianza, pone priori coniugati (tipicamente Dirichlet per dati categorici o Gaussiano-Gamma per dati continui) sui parametri e li integra, producendo distribuzioni predittive posteriori che quantificano naturalmente l'incertezza ed evitano l'overfitting su piccoli dataset.
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Fonti
- Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Ch. 3, 4). MIT Press. ISBN: 978-0-262-01802-9
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 8). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Fully Bayesian Naive Bayes Classifier. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/bayesian-naive-bayes
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