Enfoque bayesiano:

Método probabilístico utilizado para modelar y razonar bajo incertidumbre en problemas complejos, aprovechando la inferencia bayesiana para actualizar la probabilidad de una hipótesis a medida que se dispone de nueva evidencia.

Se basa en el teorema de Bayes, que describe cómo modificar estimaciones previas de eventos o parámetros en función de datos observados.

En machine learning, este enfoque es crucial para algoritmos como los clasificadores Naive Bayes y modelos gráficos probabilísticos, permitiendo incorporar conocimiento previo y manejar incertidumbre de manera formal.

Es ampliamente utilizado para problemas como clasificación, predicción y estimación de parámetros, proporcionando una base matemática robusta que combina datos y conocimientos previos.

Una de sus ventajas clave es la capacidad de mejorar resultados al integrar sistemas dinámicos que se ajustan progresivamente con nueva información.