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
- 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 ↗
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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