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"Dans l'[[inférence bayésienne]], nous supposons que la quantité inconnue à estimer a de nombreuses valeurs plausibles modélisées par ce que l'on appelle une [[loi de probabilité a priori|distribution a priori]]. L'inférence bayésienne consiste alors à utiliser des [[données]] (que l'on considère comme immuables) pour construire une loi à postériori plus serrée pour la quantité inconnue."
Voir '''[[théorème de Bayes]]'''


== Français ==
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'''loi à postériori'''
   
   
== Anglais ==
== Anglais ==
'''posterior distribution'''
'''posterior distribution'''


See prior distribution


“In Bayesian inference, we assume that the unknown quantity to be estimated has many plausible values modeled by what's called a prior distribution. Bayesian inference is then using data (that is considered as unchanging) to build a tighter posterior distribution for the unknown quantity.”[zumel] See also Bayes' Theorem
==Sources==


[http://www.datascienceglossary.org  Source : Datascience glossary]


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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[http://www.datascienceglossary.org  Source : Datascience glossary]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 09:56

Définition

"Dans l'inférence bayésienne, nous supposons que la quantité inconnue à estimer a de nombreuses valeurs plausibles modélisées par ce que l'on appelle une distribution a priori. L'inférence bayésienne consiste alors à utiliser des données (que l'on considère comme immuables) pour construire une loi à postériori plus serrée pour la quantité inconnue." Voir théorème de Bayes

Français

loi à postériori

Anglais

posterior distribution


Sources

Source : Datascience glossary

Contributeurs: Claire Gorjux, wiki