概率模型英文解釋翻譯、概率模型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 probabilistic model; probability model

例句：

一種概率模型，其中每一事件取決于前面的事件。
A probability model in which each event depends upon the previous event.

分詞翻譯：

概率的英語翻譯：

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

專業解析

概率模型（probabilistic model）是一種基于概率論構建的數學框架，用于描述隨機現象或不确定性系統的内在規律。該術語在漢英對照語境中常譯為"probabilistic model"，其核心是通過量化事件發生的可能性來預測或解釋現實世界中的複雜行為。

從學科交叉視角看，概率模型包含三個關鍵要素：

隨機變量：表征系統可能狀态的數學對象（如氣溫、股票價格）
概率分布：描述變量取值可能性的函數體系，常用泊松分布、高斯分布等
依賴關系：通過貝葉斯網絡、馬爾可夫鍊等工具建模變量間的關聯性

在工程與計算機科學領域，概率模型已成功應用于自然語言處理（語言模型構建）、金融風險評估（蒙特卡洛模拟）以及人工智能決策系統（隱馬爾可夫模型）等重要場景。美國國家标準技術研究院（NIST）在《概率模型應用指南》中特别強調其在處理不完全信息時的獨特優勢。

該模型體系與确定性模型形成方法論對比：前者側重可能性量化（如明天下雨概率60%），後者追求絕對結論（如經典力學中的物體運動軌迹預測）。劍橋大學統計實驗室的最新研究表明，混合概率-确定性模型正在成為複雜系統建模的新範式。

網絡擴展解釋

概率模型是一種用數學框架描述和分析隨機現象的工具，其核心是通過概率量化事件的不确定性。以下是詳細解釋：

一、基本定義

概率模型通過以下要素構建：

樣本空間：所有可能結果的集合（如抛硬币的{正面，反面}）
事件：樣本空間的子集（如“出現正面”）
概率測度：為事件分配概率值的函數，滿足：
- 非負性：$P(A) geq 0$
- 規範性：$P(Omega) = 1$（$Omega$為樣本空間）
- 可列可加性：互斥事件的概率可相加

二、核心組成部分

隨機變量：将結果映射到數值的函數（如骰子點數）
概率分布：
- 離散型：二項分布、泊松分布
- 連續型：正态分布、指數分布
條件概率：$P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)}$
獨立性：$P(A cap B) = P(A)P(B)$

三、主要分類

參數模型：
- 有固定參數形式（如高斯分布$N(mu, sigma)$）
- 參數估計方法：最大似然估計、貝葉斯推斷
非參數模型：
- 無預設分布形式（如核密度估計）
- 依賴數據量靈活調整
生成 vs 判别模型：
- 生成模型（如樸素貝葉斯）建模聯合分布$P(X,Y)$
- 判别模型（如邏輯回歸）直接建模$P(Y|X)$

四、典型應用

機器學習：貝葉斯網絡、隱馬爾可夫模型
風險評估：金融領域的信用評分模型
自然語言處理：n-gram語言模型
生物統計：疾病傳播預測模型
質量控制：生産過程中的缺陷率分析

五、重要定理與方法

貝葉斯定理： $$ P(theta|D) = frac{P(D|theta)P(theta)}{P(D)} $$ 其中$theta$為參數，$D$為觀測數據
蒙特卡洛方法：通過隨機采樣求解複雜積分
馬爾可夫鍊：狀态轉移的概率建模

概率模型與确定性模型的關鍵區别在于：前者顯式處理不确定性（如預測明天下雨概率60%），後者給出确定結果（如F=ma）。在實際應用中，概率模型常需要結合統計推斷方法，利用觀測數據更新對未知量的概率認知。