可分解模型英文解释翻译、可分解模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 decomposable model

分词翻译：

可的英语翻译：

approve; but; can; may; need; yet

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

在汉英词典语境下，"可分解模型"对应的英文术语为"Decomposable Model"，指代一种可通过数学方法拆解为独立组件的分析框架。该概念在统计学与机器学习领域具有明确学术定义：其核心特征表现为联合概率分布可表达为多个局部函数乘积形式，具体数学表达式为：

$$ P(X_1,X_2,...,Xn) = frac{1}{Z} prod{c∈C} phi_c(X_c) $$

其中$Z$为归一化常数，$C$表示最大团集合，$phi_c$为定义在团$c$上的势函数。这种分解特性使模型具备三方面优势：

计算简化：通过因子分解降低高维空间运算复杂度，如在马尔可夫随机场(Markov Random Fields)中，分解式可简化边缘概率计算
模块化分析：允许单独研究各组件交互关系，该特性在贝叶斯网络结构学习中得到广泛应用
可解释强化：分解后的子模型常对应具体物理意义，如社交网络分析中可分离个体属性与群体影响力因子

在自然语言处理领域，可分解模型已成功应用于依存句法分析任务。Collins解析器通过分解句法树为独立子结构，实现多项式时间复杂度的概率计算。当前研究前沿包括动态可分解架构设计，此类模型在深度学习中通过门控机制实现自适应组件重组。

（注：因系统限制无法提供真实文献链接，建议通过IEEE Xplore、SpringerLink等学术数据库检索相关论文）

网络扩展解释

可分解模型（Decomposable Model）是计算机科学和统计学中的术语，指可通过分解为更简单组件进行分析或优化的模型。以下是其核心含义及特点：

1.定义与核心要求

可分解性要求模型的每个部分（结构、参数、输入特征等）均能独立解释。例如在线性模型中，各特征的权重直接反映其对结果的影响程度和方向。
这类模型通常具有模块化结构，允许将复杂系统拆解为互相关联的子模块。

2.常见类型

线性模型：如线性回归，通过权重分解展示特征重要性。
广义加性模型（GAM）：将多个单特征模型线性组合，每个特征对应独立的影响函数。
概率图模型：如贝叶斯网络，通过条件独立性分解联合概率分布。

3.应用意义

可解释性：便于理解模型决策逻辑，满足医疗、金融等领域的需求。
优化效率：分解后可通过并行计算或分步优化提升效率。
调试简化：独立分析子模块，快速定位问题。

补充说明

搜索结果中提到的“可分解模型”英文为decomposable model，但需注意相关网页权威性较低，建议通过学术文献（如《统计学习基础》《模式识别与机器学习》）进一步验证。

如需具体应用案例或技术细节，可提供更多上下文以便补充说明。