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Macchina a vettori di supporto Bayesiana

La SVM Bayesiana pone una distribuzione a priori sul vettore dei pesi di una SVM standard e deriva una distribuzione a posteriori completa, consentendo stime di incertezza calibrate, selezione automatica degli iperparametri e previsioni probabilistiche. Combina l'intuizione geometrica basata sul margine delle SVM con la quantificazione dell'incertezza basata sui principi dell'inferenza Bayesiana.

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Fonti

  1. Polson, N. G., & Scott, S. L. (2011). Data augmentation for support vector machines. Bayesian Analysis, 6(1), 1–23. DOI: 10.1214/11-BA601
  2. Tipping, M. E. (2001). Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine. Journal of Machine Learning Research, 1, 211–244. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Support Vector Machine (Bayesian SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/bayesian-support-vector-machine

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ScholarGateBayesian Support Vector Machine (Bayesian Support Vector Machine (Bayesian SVM)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/machine-learning/bayesian-support-vector-machine · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026