Les statistiques bayésiennes sont un ensemble de méthodes statistiques qui utilisent la théorie bayésienne pour modéliser et inférer des informations à partir de données. La théorie bayésienne stipule que la probabilité d'un événement est influencée par les connaissances antérieures. Les statistiques bayésiennes permettent de combiner des données expérimentales avec des connaissances antérieures pour établir des conclusions. Elles sont particulièrement utiles pour la modélisation de données incomplètes ou incertaines, et pour la prise de décisions dans des situations où il existe des incertitudes.
Les réseaux bayésiens, également connus sous le nom de réseaux de Markov cachés (HMM en anglais), sont un type de modèle statistique utilisé pour représenter des systèmes dynamiques incertains ou non observables. Les réseaux bayésiens permettent de modéliser des systèmes complexes avec des variables cachées et des relations causales entre les variables observables. Ils sont utilisés pour des applications dans les domaines de la reconnaissance de la parole, de l'analyse de la séquence, de la détection d'intrusion, ... Les réseaux bayésiens sont un outil efficace pour la prise de décisions.
Laisser un commentaire