b'\n_START_ARTICLE_\nProbabilidade a posteriori\n_START_SECTION_\nDefini\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nA probabilidade a posteriori \xc3\xa9 a probabilidade dos par\xc3\xa2metros  dada a evid\xc3\xaancia : ._NEWLINE_Contrasta com a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o de verossimilhan\xc3\xa7a, que \xc3\xa9 a probabilidade da evid\xc3\xaancia dados os par\xc3\xa2metros: ._NEWLINE_Estes dois conceitos se relacionam como descrito abaixo._NEWLINE__NEWLINE_Considere que temos uma cren\xc3\xa7a a priori de que a fun\xc3\xa7\xc3\xa3o distribui\xc3\xa7\xc3\xa3o de probabilidade \xc3\xa9  e as observa\xc3\xa7\xc3\xb5es s\xc3\xa3o  com a verossimilhan\xc3\xa7a . Ent\xc3\xa3o, a probabilidade a posteriori \xc3\xa9 definida como:_NEWLINE_A probabilidade a posteriori pode ser escrita de forma memoriz\xc3\xa1vel como:\n_START_SECTION_\nIntervalo de credibilidade\n_START_PARAGRAPH_\nA probabilidade a posteriori \xc3\xa9 a probabilidade condicional condicionada sobre dados aleatoriamente observados, logo, \xc3\xa9 uma vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria. Sendo uma vari\xc3\xa1vel aleat\xc3\xb3ria, \xc3\xa9 importante resumir sua quantidade de incerteza. Uma forma de atingir este objetivo \xc3\xa9 providenciar um intervalo de credibilidade da probabilidade a posteriori.\n_START_SECTION_\nClassifica\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nEm classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o, as probabilidades a posteriori refletem a incerteza de inserir uma observa\xc3\xa7\xc3\xa3o em uma classe particular. Enquanto m\xc3\xa9todos de classifica\xc3\xa7\xc3\xa3o estat\xc3\xadstica por defini\xc3\xa7\xc3\xa3o geram probabilidades a posteriori, as m\xc3\xa1quinas aprendizes usualmente oferecem valores de associa\xc3\xa7\xc3\xa3o que n\xc3\xa3o incluem qualquer confian\xc3\xa7a probabil\xc3\xadstica. \xc3\x89 desej\xc3\xa1vel transformar ou reescalonar valores de associa\xc3\xa7\xc3\xa3o em probabilidades de associa\xc3\xa7\xc3\xa3o de classe, j\xc3\xa1 que s\xc3\xa3o compar\xc3\xa1veis e adicionalmente mais facilmente aplic\xc3\xa1veis para o p\xc3\xb3s-processamento.'