Prior e Posterior

Prior e Posterior: Distribuzioni che rappresentano rispettivamente conoscenza sui parametri prima dei dati e conoscenza aggiornata dopo le osservazioni. Il posterior combina prior e verosimiglianza tramite Bayes. Confrontare entrambi mostra quanto le osservazioni abbiano modificato l’incertezza iniziale. La trattazione collega definizione e uso nei sistemi di intelligenza artificiale.