title: Bayésien
text: # Bayésien
  
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  L'adjectif « bayésien » fait référence au mathématicien britannique Thomas Bayes, et dans la plupart des cas au théorème de Bayes, un résultat de base en théorie des probabilités.
  
  * La classification naïve bayésienne est un type de classification bayésienne probabiliste simple basée sur le théorème de Bayes avec une forte indépendance (dite naïve) des hypothèses.
     * La classification bayésienne naïve aléatoire étend la classification naïve bayésienne en adoptant les principes des forêts d'arbres décisionnels : sélection aléatoire des entrées, bagging et sélection aléatoire des caractéristiques.
  * Le critère d'information bayésien est dérivé du critère d'information d'Akaike. À la différence de ce dernier, la pénalité dépend de la taille de l'échantillon et pas seulement du nombre de paramètres.
  * Le filtrage bayésien, ou estimation récursive bayésienne, est une approche générale probabiliste pour l'estimation d'une fonction inconnue de densité de probabilité récursive durant une période utilisant des mesures et un modèle mathématique.
     * Le filtrage bayésien du spam est une technique statistique de détection de pourriels s'appuyant sur la classification naïve bayésienne.
  * L'inférence bayésienne est une méthode d'inférence permettant de déduire la probabilité d'un événement à partir de celles d'autres événements déjà évalués.
  * Un jeu bayésien est un jeu dans lequel l'information dont dispose chaque joueur sur les caractéristiques des autres joueurs est incomplète.
  * Un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant des variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique.
     * Un réseau bayésien dynamique (ou temporel) est un modèle statistique et stochastique qui étend la notion de réseau bayésien. Il permet de représenter l'évolution des variables aléatoires en fonction d'une séquence discrète, par exemple des pas temporels.
  * La statistique bayésienne est une approche statistique fondée sur l'inférence bayésienne, surtout utilisée lorsque l'on n'a que de petits échantillons.
  