BMS：贝叶斯模型抽样

“贝叶斯模型抽样”（Bayesian Model Sampling，常缩写为BMS）是一种基于贝叶斯统计理论的重要方法，广泛应用于数据分析、机器学习和决策建模等多个领域。该缩写形式便于书写和日常交流，尤其在跨学科研究和工程应用中能够有效提高术语使用的效率。该方法利用先验知识和样本信息对模型进行概率推断，适用于参数估计、模型比较及不确定性量化等任务。

Bayesian Model Sampling具体释义

  • 英文缩写：BMS
  • 英语全称：Bayesian Model Sampling
  • 中文意思：贝叶斯模型抽样
  • 中文拼音：bèi yè sī mó xíng chōu yàng
  • 相关领域： bms 未分类的

Bayesian Model Sampling的英文发音

例句

  1. Evaluation Method of Diagnostic Bayesian Networks Model Based on Gibbs Sampling
  2. 基于Gibbs抽样的诊断贝叶斯网络模型评估方法
  3. Second, the MCMC method was used to obtain Bayesian estimation of parameters in the model and the procedure for the Gibbs sampling in this model was derived.
  4. 第二，我们运用MCMC方法对模型中的参数进行贝叶斯估计并且得到了在文中模型下进行Gibbs抽样的步骤。
  5. Bayesian model averaging was used to combine the results across models and to provide a measure of uncertainty that reflects the choice of model and the sampling variability.
  6. 贝叶斯模型平均法用来综合各模型的结果并提供一种反映模型选择和抽样变异性的不确定性度量。

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