« Hyperprior » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par « ==Sources== ») |
||
| (3 versions intermédiaires par 2 utilisateurs non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Un hyperprior est une hypothèse faite sur un paramètre dans une hypothèse de probabilité antérieure. Elle est couramment utilisée lorsque l'objectif est de créer des prieurs conjugués, mais qu'aucun groupe spécifique de paramètres ne peut être déduit d'expériences passées ou d'analyses subjectives. On utilise donc une distribution de probabilité pour représenter la valeur d'un paramètre, voire son existence, dans l'hypothèse préalable, qui est elle-même une distribution de probabilité couvrant les paramètres de l'échantillon de données non encore observées. | Un hyperprior est une hypothèse faite sur un paramètre dans une hypothèse de probabilité antérieure. Elle est couramment utilisée lorsque l'objectif est de créer des prieurs conjugués, mais qu'aucun groupe spécifique de paramètres ne peut être déduit d'expériences passées ou d'analyses subjectives. On utilise donc une distribution de probabilité pour représenter la valeur d'un paramètre, voire son existence, dans l'hypothèse préalable, qui est elle-même une distribution de probabilité couvrant les paramètres de l'échantillon de données non encore observées. | ||
== Français == | == Français == | ||
| Ligne 10 : | Ligne 8 : | ||
'''hyperpriors''' | '''hyperpriors''' | ||
==Sources== | |||
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/hyperprior Source : DeepAI.org ] | [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/hyperprior Source : DeepAI.org ] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:ENGLISH]] | ||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Dernière version du 27 janvier 2024 à 22:53
Définition
Un hyperprior est une hypothèse faite sur un paramètre dans une hypothèse de probabilité antérieure. Elle est couramment utilisée lorsque l'objectif est de créer des prieurs conjugués, mais qu'aucun groupe spécifique de paramètres ne peut être déduit d'expériences passées ou d'analyses subjectives. On utilise donc une distribution de probabilité pour représenter la valeur d'un paramètre, voire son existence, dans l'hypothèse préalable, qui est elle-même une distribution de probabilité couvrant les paramètres de l'échantillon de données non encore observées.
Français
hyperprior
Anglais
hyperpriors
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, wiki
