贝叶斯定理造句

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这里我们用统计学分类的思想，利用贝叶斯定理对于大多数类叶子节点提取异常规则。
结合模型参数的先验分布和水质监测数据，通过贝叶斯定理计算获得了表征参数分布规律的联合后验概率密度函数。
在专家系统中，概率一般解释为专家对证据和规则的主观信任度，在概率推理中起着支撑作用的是贝叶斯定理。
该算法基于贝叶斯定理，可解释性方面可以与判定树相比，准确度可和神经网络分类算法相媲美，用于大型数据库时该算法已表现出高准确度与高速度。
与其它分类方法不同，贝叶斯分类建立在坚实的数理统计知识基础之上，基于求解后验概率的贝叶斯定理，理论上讲它在满足其限定条件下是最优的。
然后通过利用累积失效概率等概念，对每个导出的子组数据集联合运用最小二乘法、贝叶斯定理和对单一威布尔分布的参数估计法，从而得到每个子总体的满足极大似然原理的参数估计，给出了该混合总体平均寿命和可靠度的估计。
用贝叶斯定理造句挺难的，這是一个万能造句的方法

其他语种

贝叶斯定理的英语：bayes theorem
贝叶斯定理的法语：Théorème de Bayes
贝叶斯定理的日语：ベイズの定理
贝叶斯定理的韩语：베이즈 정리
贝叶斯定理的俄语：Теорема Байеса

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