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贝叶斯推理
bèi yè sī tuī lǐ · ㄅㄟˋ ㄧㄝˋ ㄙ ㄊㄨㄟ ㄌㄧˇ
bei ye si tui li
bystl
ㄅㄟ ㄧㄝ ㄙ ㄊㄨㄟ ㄌㄧ
2026-07-10 14:40:44
扩展释义
贝叶斯推断(英语:Bayesian inference)是推论统计的一种方法。这种方法使用贝叶斯定理,在有更多证据及信息时,更新特定假设的概率。贝叶斯推断是统计学(特别是数理统计学)中很重要的技巧之一。贝叶斯更新(Bayesian updating)在序列分析中格外的重要。贝叶斯推断应用在许多的领域中,包括科学、工程学、哲学、医学、体育运动、法律等。在决策论的哲学中,贝叶斯推断和主观概率有密切关系,常常称为贝叶斯概率。贝叶斯定理是由统计学家托马斯·贝斯(Thomas Bayes)根据许多特例推导而成,后来被许多研究者推广为一普遍的定理。
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