貝葉斯英文解釋翻譯、貝葉斯的近義詞、反義詞、例句
英語翻譯：
【計】 Bayes
分詞翻譯：
貝的英語翻譯：
seashell; shellfish
【醫】 bel
葉的英語翻譯：
leaf; foliage; frondage; part of a historical period
【醫】 foil; Fol.; folia; folium; frond; leaf; lobe; lobi; lobus; petalo-
phyllo-
斯的英語翻譯：
this
【化】 geepound
專業解析
貝葉斯（Bayesian）是概率統計學中的重要概念，核心思想源于18世紀英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）提出的貝葉斯定理（Bayes' Theorem）。該理論通過先驗概率和觀測數據動态更新對事件的認知，形成後驗概率。其數學表達為：
$$
P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)}
$$
其中：
- $P(A|B)$ 是後驗概率（事件B發生後A的條件概率）
- $P(B|A)$ 是似然概率（事件A發生時B的條件概率）
- $P(A)$ 是先驗概率（事件A的初始概率）
- $P(B)$ 是邊際概率（事件B的總概率）
核心應用領域：
- 機器學習：貝葉斯分類器（如樸素貝葉斯）廣泛用于垃圾郵件過濾和文本分類，通過特征獨立性假設簡化計算。
- 醫學診斷：結合疾病先驗概率與檢測結果似然率，計算患者患病的後驗概率，輔助臨床決策。
- 金融預測：動态更新市場狀态概率，量化投資風險模型，如貝葉斯結構時間序列分析。
術語漢英對照：
- 先驗概率（Prior Probability）
- 後驗概率（Posterior Probability）
- 似然函數（Likelihood Function）
- 貝葉斯推斷（Bayesian Inference）
權威參考來源：
- 統計學經典教材《概率論導論》（Introduction to Probability）對貝葉斯定理的數學推導（Blitzstein & Hwang, 2014）
- 斯坦福大學人工智能課程對貝葉斯網絡的應用解析（CS228 Lecture Notes）
- 《英國皇家統計學雜志》關于貝葉斯方法在流行病學中的應用研究（Journal of the Royal Statistical Society）
網絡擴展解釋
“貝葉斯”通常指與貝葉斯定理（Bayes' Theorem）相關的概率理論和統計方法，其核心思想是通過已知信息（先驗概率）結合新證據（似然概率），動态更新對事件的預測（後驗概率）。以下是詳細解釋：
1.核心公式：貝葉斯定理
貝葉斯定理是概率論中的基礎公式，用于計算條件概率。公式為：
$$
P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)}
$$
- $P(A|B)$：在事件B發生的條件下，事件A發生的概率（後驗概率）；
- $P(B|A)$：在事件A發生的條件下，事件B發生的概率（似然概率）；
- $P(A)$：事件A獨立發生的概率（先驗概率）；
- $P(B)$：事件B獨立發生的概率（證據概率）。
2.貝葉斯統計 vs. 頻率學派統計
- 頻率學派：基于大量重複實驗的頻率推斷概率（例如抛硬币實驗）。
- 貝葉斯學派：允許引入主觀先驗知識，并通過數據更新概率。例如，醫生根據患者症狀（先驗）和檢測結果（新證據）更新患病概率。
3.實際應用場景
- 垃圾郵件過濾：通過已知垃圾郵件中的關鍵詞（先驗），結合新郵件内容（證據）判斷是否為垃圾郵件。
- 醫學診斷：基于疾病流行率（先驗）和檢測結果（證據）計算患病概率。
- 機器學習：貝葉斯網絡、樸素貝葉斯分類器等模型廣泛用于數據分類和預測。
4.重要概念補充
- 先驗概率（Prior）：未考慮新證據時的初始概率。
- 後驗概率（Posterior）：結合證據後的修正概率。
- 似然函數（Likelihood）：描述證據與假設之間的關系。
5.為什麼貝葉斯方法重要？
它提供了一種動态更新認知的框架，適用于信息不完全或數據有限的場景，強調“概率是主觀信念的量化”，而非絕對客觀頻率。
若有具體應用場景或公式推導需求，可進一步補充說明！
分類
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