n. 贝叶斯
A method for evaluating the Bayes Judge function is also presented.
同时还给出了一种估算评判子函数的方法。
Secondly, the paper analyses the basic principle AIS and Bayes network.
其次，分析了人工免疫系统和贝叶斯网络的基本原理。
On the base of statistics, the bayes network is a method of data mining.
贝叶斯网络以统计学为基础，是数据挖掘技术的一种方法。
Bayes' regularization raises the ability to extend of BP neural network.
贝叶斯正则化方法提高BP神经网络的泛化能力。
The first approach is a ****** Map-Reduce-enabled Naive Bayes classifier.
第一种方法是使用简单的支持Map - Reduce的Naive Bayes分类器。
贝叶斯（Bayes）是概率论与统计学中的核心概念，起源于18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出的贝叶斯定理。该定理描述了如何基于已知的先验知识和新观测数据，更新对事件发生概率的估计，其数学表达式为：
$$ P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)} $$
其中，$P(A|B)$表示在事件B发生的条件下事件A发生的后验概率，$P(B|A)$是似然概率，$P(A)$和$P(B)$分别为A和B的先验概率。
贝叶斯方法体现了“概率即信念程度”的认知哲学，与频率学派的“概率即长期频率”形成对比。它允许将主观经验量化为先验分布，再通过数据修正，这一特性使其在信息不完全的复杂系统中具有优势（来源：斯坦福哲学百科全书）。
托马斯·贝叶斯的原始论文《An Essay towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances》于1763年由其友人理查德·普莱斯整理发表，奠定了现代贝叶斯统计的基础（来源：英国皇家统计学会历史档案）。
"Bayes"（贝叶斯）是一个统计学和概率论中的核心概念，源于18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出的理论。以下是详细解释：
贝叶斯定理是条件概率的数学公式，用于根据新证据更新事件发生的概率。其基本形式为： $$ P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)} $$
例子：疾病检测中，已知某疾病的患病率（先验概率）、检测准确率（似然概率），可通过贝叶斯定理计算检测阳性时的真实患病概率（后验概率）。
贝叶斯方法是一种统计推断框架，强调：
与频率学派的区别：传统频率统计仅依赖当前数据，而贝叶斯统计融合了历史信息与当前数据。
贝叶斯的核心是“概率即信念”，认为概率是对事件可能性的主观信任程度，而非长期频率。这一思想在数据有限或不确定性高的场景中尤为重要。
如需进一步了解贝叶斯公式的推导或具体案例，可参考概率论教材或统计学资料。
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