Also known as Bayesianism, epistemic probability, subjective probability, subjectivism
interpretazione della probabilità
La probabilità bayesiana è un'interpretazione del concetto di probabilità, in cui, anziché la frequenza o la propensione di qualche fenomeno, la probabilità viene interpretata come aspettazione razionale rappresentante uno stato di conoscenza o come quantificazione di una convinzione personale. L'interpretazione bayesiana della probabilità può essere vista come coestensiva della logica proposizionale con l'inclusione del ragionamento tramite ipotesi, vale a dire, con proposizioni la cui verità o falsità è sconosciuta. Nella visione bayesiana, una probabilità viene assegnata a un'ipotesi, mentre nell'approccio frequentista alle inferenze, un'ipotesi viene tipicamente verificata senza che venga ad essa assegnata una probabilità. La probabilità bayesiana appartiene alla categoria delle "probabilità probatorie": per valutare la probabilità di un'ipotesi, infatti, il probabilista bayesiano deve specificare una probabilità iniziale (probabilità a priori o prior probability). Questa, a sua volta, viene poi aggiornata ad una probabilità finale alla luce di nuovi dati pertinenti (prove o evidenze). L'interpretazione bayesiana inoltre fornisce un insieme standard di procedure e formule per eseguire questo calcolo. Il termine bayesiano deriva dal matematico e teologo del XVIII secolo Thomas Bayes, che fornì la prima trattazione formale di un problema non banale riguardante l'analisi dei dati usando quella che è ora nota come inferenza bayesiana. Il matematico e fisico francese Pierre-Simon Laplace (1749 - 1827) fu un pioniere nel rendere popolare quella che oggi è chiamata probabilità bayesiana.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).