BIC：贝叶斯信息准则

贝叶斯信息准则（Bay叶斯信息准则，Bayesian Information Criterion，常缩写为BIC）是一种基于概率统计模型评估的常用标准，广泛应用于科学研究、统计学和数学建模等领域。该准则通过综合考虑模型的拟合优度与参数复杂度之间的平衡，帮助研究者选择最优模型。在学术论文和数据分析中，采用缩写BIC可以有效提升表述效率，使信息传递更加简洁明确。

Bayesian Information Criterion具体释义

  • 英文缩写：BIC
  • 英语全称：Bayesian Information Criterion
  • 中文意思：贝叶斯信息准则
  • 中文拼音：bèi yè sī xìn xī zhǔn zé
  • 相关领域： bic 数学

Bayesian Information Criterion的英文发音

例句

  1. Results We demonstrate that the Bayesian information criterion and decision theory are the most appropriate model-selection criteria because of their high accuracy and precision.
  2. 另外，结果显示：对于同样的数据不同的选择标准经常选择出不同的最优模型；
  3. Near-duplicate keyframes detection in broadcast domain based on Bayesian information criterion
  4. 基于BIC的新闻视频近似重复帧检测方法
  5. The paper proposes an image segmentation approach that is based on Expectation-Maximization and bayesian information Criterion.
  6. 文中提出了一种期望最大化和贝叶斯信息准则(BIC)相结合的图像分割方法。
  7. Application of Bayesian information criterion to sensitivity analysis of landslide factor
  8. 贝叶斯信息标准在滑坡因子敏感性分析中的应用
  9. Meanwhile, adding Bayesian Information Criterion(BIC) to the algorithm, the method could chose the optimum clustering model and thus achieved automatic dividing clusters. Furthermore, it reduced the influence of the human factors in the identification process.
  10. 同时，算法中加入的贝叶斯信息判别准则能够选择出最佳的聚类模型，从而达到自动划分聚类数的目的，尽可能的减少了识别过程中人为因素的影响。

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