BAYES Tiếng việt là gì - trong Tiếng việt Dịch

• bayes

Ví dụ về việc sử dụng Bayes trong Tiếng anh và bản dịch của chúng sang Tiếng việt

From Bayes formula.
Công thức Bayes.

On the consistency of Bayes estimates.
Nói về ước lượng Bayes.

Bayes' Rule, that is.
Sử dụng Bayes' rule, ta có.

Applying Bayes' formula, we have.
Áp dụng công thức Bayes, ta có.

Bayes is still denying what he did.
Brock vẫn phủ nhận những gì mình đã làm.

And we're going to use Bayes rule to replace that probability.
Và chúng ta sẽ sử dụng quy tắc Bayes để thay thế xác suất.

Bayes statistics and experimental designs.
Thống kê Bayes và thiết kế thí nghiệm.

There is also a version of Bayes' théorem for continuous distributions.
Cũng có một dạng của định lý Bayes cho các phân bố liên tục.

The answer lies in a theorem devised by amateur mathematician Thomas Bayes.
Câu trả lời nằm ở một định lí do nhà toán học nghiệp dư Thomas Bayes nghĩ ra.

By Bayes' rule, we have.
Sử dụng Bayes' rule, ta có.

He and frequent collaborator Nora Bayes married in 1908, but divorced in 1913.
Ông và thường xuyên cộng tác viên Nora Bayes kết hôn vào năm 1908, nhưng đã ly hôn vào năm 1913.

It is based on a mathematical framework named after 18th century mathematician Thomas Bayes.
Nó dựa trên khuôn khổ toán học được đặt tên theo nhà toán học thế kỷ 18 Thomas Bayes.

Using Bayes' rule, we have.
Sử dụng Bayes' rule, ta có.

The most common selection techniques are based on either Akaike information criterion or Bayes factor.
Các kỹ thuật lựa chọn phổ biến nhất dựa trên một trong hai Tiêu chí thông tin Akaike hoặc yếu tố Bayes.

One student wrote,"Now I'm seeing Bayes networks and examples of game theory everywhere I look.".
Một sinh viên đã viết," Giờ đây tôi thấy mạng Bayes và những minh họa về.

Bayes was interested in the flip side: how to turn observations of an event into an estimate of the chances of the event occurring again.
Bayes đã quan tâm đến việc làm thế nào để biến quan sát một sự kiện thành một ước tính về cơ hội của sự kiện xảy ra lần nữa.

One student wrote,"Now I'm seeing Bayes networks and examples of game theory everywhere I look.".
Một sinh viên đã viết," Giờ đây tôi thấy mạng Bayes và những minh họa về lý thuyết trò chơi( Game Theory) ở mọi nơi tôi nhìn.".

For an actual estimate of how likely a result is to be true or false, said Ioannidis, researchers should instead use false-discovery rates or Bayes factor calculations.”.
Để ước tính thực tế về khả năng kết quả là đúng hay sai, Ioannidis nói, các nhà nghiên cứu nên sử dụng tỷ lệ phát hiện sai hoặc tính toán yếu tố Bayes.

In order to explain the Bayes' rule, let's start with something simple as a special case.
Để giải thích cho nguyên tắc Kanban, chúng ta bắt đầu từ một trường hợp rất đơn giản của một.

For example, the posterior mean, median and mode, highest posterior density intervals, and Bayes Factors can all be motivated in this way.
Ví dụ, hậu nghiệm có nghĩa là trung bình và phương thức, khoảng mật độ hậu nghiệm cao nhất, và tất cả các yếu tố Bayes có thể được phát triển theo cách này.

In his paper, Bayes illustrated the problem with an esoteric question about the location of billiard balls rolled onto a table.
Trong bài báo của ông, Bayes minh họa bài toán trên với một câu hỏi bí truyền về vị trí của các quả bóng billard lăn trên một cái bàn.

And it all depends on the ideas of this guy, the Reverend Thomas Bayes, who was a statistician and mathematician in the 18th century.
Tất cả là nhờ vào suy nghĩ của người đàn ông này, Reverend Thomas Bayes, một nhà thống kê và toán học của thế kỷ 18.

Finally, none reported Bayes factors or false-discovery rates, which Ioannidis said are better-suited to telling us if what is observed is true.
Cuối cùng, không có yếu tố Bayes nào được báo cáo hoặc tỷ lệ phát hiện sai, mà Ioannidis nói là phù hợp hơn để cho chúng tôi biết nếu những gì được quan sát là đúng.

Familiarize yourself with common formulas such as Bayes Theorem and the derivation of popular models such as logistic regression and SVM.
Làm quen với các công thức như Bayes Theorem và nguồn gốc của các mô hình như logistic regression và SVM.

Thomas Bayes was an 18th century British mathematician that no one cared about until a couple hundred years after he died, when computer scientists realized that his technique for statistically analyzing mountains of data would be super-useful for the modern world's info-Himalayas.
Thomas Bayes là một nhà toán học người Anh thế kỷ 18, không có ai quan tâm đến một vài trăm năm sau khi ông qua đời, khi các nhà khoa học máy tính nhận ra rằng kỹ thuật của anh để phân tích thống kê núi dữ liệu sẽ là siêu hữu ích để biết- Himalaya thế giới hiện đại..

When Karen Edwards, a 31-year-old nurse, and her partner Shaun Bayes announced that they were going to travel the world with their toddler Esmé, everyone thought they were nuts.
Khi Karen Edwards, 31 tuổi cùng chồng mình là Shaun Bayes quyết định vòng quanh thế giới với đứa con gái mới sinh Esmé, nhiều người cho rằng họ quá điên rồ.

Thomas Bayes was an 18th century British mathematician that no one cared about until a couple hundred years after he died, when computer scientists realized that his technique for statistically analyzing mountains of data would be super-useful for the modern world's info-Himalayas.
Thomas Bayes là một nhà toán học người Anh sống ở thế kỷ mười tám và không ai quan tâm đến ông cho đến vài trăm năm sau khi ông mất, khi các nhà khoa học máy tính nhận ra rằng những kỹ thuật phân tích thống kê của ông cho hàng núi dữ liệu cực kỳ hữu ích đối với khối lượng thông tin cao như núi Himalaya của thế giới hiện đại.

Almost exactly one hundred years after the collaboration between Pascal and Fermat, a dissident English minister named Thomas Bayes made a striking advance in statistics by demonstrating how to make better-informed decisions by mathematically blending new information into old information.
Gần đúng 100 năm sau sự tác hợp giữa Pascal và Fermat, một mục sư phá rào người Anh là Thomas Bayes đã tạo ra một bước tiến vượt bậc trong môn thống kê bằng cách chỉ ra người ra có thể đưa ra các quyết định tốt hơn nhờ pha trộn các thông tin cũ và thông tin mới vào với nhau bằng toán pháp.

And essentially what Bayes did was to provide a mathematical way using probability theory to characterize, describe, the way that scientists find out about the world.
Và điều Bayes thực sự làm đó là tạo ra cách máy móc, sử dụng lí thuyết xác suất để phác hoạ, miêu tả, cách các nhà khoa học nghiên cứu về thế giới.

In 1763, Thomas Bayes published a work‘An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances' which lead to‘Bayes Rule', one of the important algorithms used in Machine Learning.
Năm 1763, Thomas Bayes đã xuất bản một tác phẩm Một tiểu luận hướng tới giải quyết một vấn đề trong học thuyết cơ hội, dẫn đến Rule Bayes Rule, một trong những thuật toán quan trọng được sử dụng trong Machine Learning.