n. 貝葉斯
A method for evaluating the Bayes Judge function is also presented.
同時還給出了一種估算評判子函數的方法。
Secondly, the paper analyses the basic principle AIS and Bayes network.
其次，分析了人工免疫系統和貝葉斯網絡的基本原理。
On the base of statistics, the bayes network is a method of data mining.
貝葉斯網絡以統計學為基礎，是數據挖掘技術的一種方法。
Bayes' regularization raises the ability to extend of BP neural network.
貝葉斯正則化方法提高BP神經網絡的泛化能力。
The first approach is a ****** Map-Reduce-enabled Naive Bayes classifier.
第一種方法是使用簡單的支持Map - Reduce的Naive Bayes分類器。
貝葉斯（Bayes）是概率論與統計學中的核心概念，起源于18世紀英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）提出的貝葉斯定理。該定理描述了如何基于已知的先驗知識和新觀測數據，更新對事件發生概率的估計，其數學表達式為：
$$ P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)} $$
其中，$P(A|B)$表示在事件B發生的條件下事件A發生的後驗概率，$P(B|A)$是似然概率，$P(A)$和$P(B)$分别為A和B的先驗概率。
貝葉斯方法體現了“概率即信念程度”的認知哲學，與頻率學派的“概率即長期頻率”形成對比。它允許将主觀經驗量化為先驗分布，再通過數據修正，這一特性使其在信息不完全的複雜系統中具有優勢（來源：斯坦福哲學百科全書）。
托馬斯·貝葉斯的原始論文《An Essay towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances》于1763年由其友人理查德·普萊斯整理發表，奠定了現代貝葉斯統計的基礎（來源：英國皇家統計學會曆史檔案）。
"Bayes"（貝葉斯）是一個統計學和概率論中的核心概念，源于18世紀英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）提出的理論。以下是詳細解釋：
貝葉斯定理是條件概率的數學公式，用于根據新證據更新事件發生的概率。其基本形式為： $$ P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)} $$
例子：疾病檢測中，已知某疾病的患病率（先驗概率）、檢測準确率（似然概率），可通過貝葉斯定理計算檢測陽性時的真實患病概率（後驗概率）。
貝葉斯方法是一種統計推斷框架，強調：
與頻率學派的區别：傳統頻率統計僅依賴當前數據，而貝葉斯統計融合了曆史信息與當前數據。
貝葉斯的核心是“概率即信念”，認為概率是對事件可能性的主觀信任程度，而非長期頻率。這一思想在數據有限或不确定性高的場景中尤為重要。
如需進一步了解貝葉斯公式的推導或具體案例，可參考概率論教材或統計學資料。
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