bayesian,英語單詞,主要用作形容詞,作形容詞時譯為“貝葉斯定理的”。
基本介紹
- 外文名:bayesian
- 詞性:形容詞
- 英式發音:['beɪzɪən]
- 美式發音:['beʒən]
bayesian,英語單詞,主要用作形容詞,作形容詞時譯為“貝葉斯定理的”。
貝葉斯時空變係數(Bayesian Spatiotemporally Varying Coefficients,Bayesian STVC)模型是貝葉斯統計體系下的一類局域時空回歸模型,旨在同時探測多個解釋變數對目標變數的時空異質性影響,也就是在擬合目標變數與解釋變數之間關係時,考慮地理...
Bayesian Evaluation of Informative Hypotheses 《Bayesian Evaluation of Informative Hypotheses》是一本圖書,作者是Boelen, Paul 。
《Bayesian Data Analysis, Third Edition》是2013年Chapman and Hall、CRC出版的圖書,作者是 Andrew Gelman 、John B. Carlin 、Hal S. Stern、David B. Dunson 、 Aki Vehtari、 Donald B. Rubin 。內容簡介 This third edition ...
貝葉斯分析方法(Bayesian Analysis)是貝葉斯學習的基礎,它提供了一種計算假設機率的方法,這種方法是基於假設的先驗機率、給定假設下觀察到不同數據的機率以及觀察到的數據本身而得出的。其方法為,將關於未知參數的先驗信息與樣本信息綜合...
貝葉斯估計(Bayesian estimation)是利用貝葉斯定理結合新的證據及以前的先驗機率,來得到新的機率。它提供了一種計算假設機率的方法,基於假設的先驗機率、給定假設下觀察到不同數據的機率以及觀察到的數據本身。簡介 貝葉斯估計將後驗機率(...
貝葉斯線性回歸(Bayesian linear regression)是使用統計學中貝葉斯推斷(Bayesian inference)方法求解的線性回歸(linear regression)模型。貝葉斯線性回歸將線性模型的參數視為隨機變數(random variable),並通過模型參數(權重係數)的先驗(...
貝葉斯機率(Bayesian Probability)是由貝葉斯理論所提供的一種對機率的解釋,它採用將機率定義為某人對一個命題信任的程度的概念。貝葉斯理論同時也建議貝葉斯定理可以用作根據新的信息導出或者更新現有的置信度的規則。歷史背景 貝葉斯理論和...
貝葉斯因果網 貝葉斯因果網(Bayesian causal network)是2018年公布的計算機科學技術名詞。定義 貝葉斯網路中變數之間的依賴關係是一種因果關係而不只是簡單機率依賴關係的特殊情形。出處 《計算機科學技術名詞 》第三版。
貝葉斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)是由George Christakos教授於1990年提出的時空建模與預測理論。與傳統地統計學方法相比,其最大的特點是可以綜合不同來源和形式的數據信息,達到精確預測和製圖的效果。它不僅可以使用研究目標的...
出生於匈牙利布達佩斯。1994年,獲得諾貝爾經濟學獎。2000年在美國柏克萊逝世。最著名的是對博弈論的研究及博弈論套用於經濟學的貢獻。特別是他對不完備信息的博弈,即塞局博弈(Bayesiangames)的高度創新分析。重要貢獻還包括博弈論與經濟...
2019年7月末,英國皇家學會開放科學(Royal Society Open Science)線上發表了中科院古脊椎所張馳和王敏的研究工作。該研究利用貝葉斯末端定年法(Bayesian tip dating)推斷了中生代主要鳥類支系的系統發育關係、分化時間及特徵的演化速率,並...
本項目以HRRP樣本的RATR技術為研究背景,研究基於先驗知識的Bayesian識別方法。主要研究內容包括:(1)能夠利用先驗知識的、穩健的HRRP樣本Bayesian統計模型;(2)合理的結合目標方位信息的Bayesian非線性分類器;(3)RATR多感測器信息融合...
BGM,意為“貝葉斯圖形模型”,由英國數學家貝葉斯在十六世紀中葉首先提出,其另一個更為人們所熟知的名稱就是套用數學的分支,統計學和機率學中常用到的“貝葉斯網路”(Bayesian network)。理論基礎 貝葉斯網路是一種機率網路,它是基於...
假設θ存在一個先驗分布g,這就允許我們將θ作為貝葉斯統計(en:Bayesian statistics)中的隨機變數,這樣θ的後驗分布就是:其中Θ是g的domain,這是貝葉斯定理(en: Bayes' theorem)的直接套用。最大後驗估計方法於是估計θ為這個隨機...
樸素貝葉斯法(Naive Bayes model)是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。和決策樹模型相比,樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes...
完美貝葉斯均衡(perfect Bayesian equilibrium)是2020年全國科學技術名詞審定委員會公布的經濟學名詞,出自《經濟學名詞》第一版。定義 存在一個策略組合和一組信念使得博弈的每一個節點滿足:①給定其他參與人的信念和策略,博弈剩餘部分的...
費定舟,武漢大學心理學系副教授、碩士生導師。研究總目標是理解人類的學習與推理能力。嘗試從多個角度來達到這個目的:哲學,心理學,邏輯,數學模型和人工智慧。重點是人類的學習與推理的計算模型,例如,基於Bayesian統計學的機率模型。曾...
變分貝葉斯估計(variational Bayesian inference)是統計推斷中變分方法(variational method)的套用之一,能夠以疊代方式在給定的變分族(variational family)中對機率模型的隱變數(latent variable)後驗分布進行局部最優估計。變分貝葉斯估計...