概率模型英文解释翻译、概率模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 probabilistic model; probability model

例句：

一种概率模型，其中每一事件取决于前面的事件。
A probability model in which each event depends upon the previous event.

分词翻译：

概率的英语翻译：

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

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

概率模型（probabilistic model）是一种基于概率论构建的数学框架，用于描述随机现象或不确定性系统的内在规律。该术语在汉英对照语境中常译为"probabilistic model"，其核心是通过量化事件发生的可能性来预测或解释现实世界中的复杂行为。

从学科交叉视角看，概率模型包含三个关键要素：

随机变量：表征系统可能状态的数学对象（如气温、股票价格）
概率分布：描述变量取值可能性的函数体系，常用泊松分布、高斯分布等
依赖关系：通过贝叶斯网络、马尔可夫链等工具建模变量间的关联性

在工程与计算机科学领域，概率模型已成功应用于自然语言处理（语言模型构建）、金融风险评估（蒙特卡洛模拟）以及人工智能决策系统（隐马尔可夫模型）等重要场景。美国国家标准技术研究院（NIST）在《概率模型应用指南》中特别强调其在处理不完全信息时的独特优势。

该模型体系与确定性模型形成方法论对比：前者侧重可能性量化（如明天下雨概率60%），后者追求绝对结论（如经典力学中的物体运动轨迹预测）。剑桥大学统计实验室的最新研究表明，混合概率-确定性模型正在成为复杂系统建模的新范式。

网络扩展解释

概率模型是一种用数学框架描述和分析随机现象的工具，其核心是通过概率量化事件的不确定性。以下是详细解释：

一、基本定义

概率模型通过以下要素构建：

样本空间：所有可能结果的集合（如抛硬币的{正面，反面}）
事件：样本空间的子集（如“出现正面”）
概率测度：为事件分配概率值的函数，满足：
- 非负性：$P(A) geq 0$
- 规范性：$P(Omega) = 1$（$Omega$为样本空间）
- 可列可加性：互斥事件的概率可相加

二、核心组成部分

随机变量：将结果映射到数值的函数（如骰子点数）
概率分布：
- 离散型：二项分布、泊松分布
- 连续型：正态分布、指数分布
条件概率：$P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)}$
独立性：$P(A cap B) = P(A)P(B)$

三、主要分类

参数模型：
- 有固定参数形式（如高斯分布$N(mu, sigma)$）
- 参数估计方法：最大似然估计、贝叶斯推断
非参数模型：
- 无预设分布形式（如核密度估计）
- 依赖数据量灵活调整
生成 vs 判别模型：
- 生成模型（如朴素贝叶斯）建模联合分布$P(X,Y)$
- 判别模型（如逻辑回归）直接建模$P(Y|X)$

四、典型应用

机器学习：贝叶斯网络、隐马尔可夫模型
风险评估：金融领域的信用评分模型
自然语言处理：n-gram语言模型
生物统计：疾病传播预测模型
质量控制：生产过程中的缺陷率分析

五、重要定理与方法

贝叶斯定理： $$ P(theta|D) = frac{P(D|theta)P(theta)}{P(D)} $$ 其中$theta$为参数，$D$为观测数据
蒙特卡洛方法：通过随机采样求解复杂积分
马尔可夫链：状态转移的概率建模

概率模型与确定性模型的关键区别在于：前者显式处理不确定性（如预测明天下雨概率60%），后者给出确定结果（如F=ma）。在实际应用中，概率模型常需要结合统计推断方法，利用观测数据更新对未知量的概率认知。