What is the translation of " BAYESIAN " in Serbian?

• бајесове
• бајесова
• бајесов
• бајесовог
• бајесовско закључивање
• баиесов

Examples of using Bayesian in English and their translations into Serbian

Bayesian probability belongs to the category of evidential probabilities;
Бајесова вероватноћа спада у категорију доказне вероватноће;

So the personalist requires the dynamic assumption to be Bayesian.
Дакле, појединац захтева динамичку претпоставку да би била Бајесова.

Applications of finite state machines and Bayesian networks in information theory.
Примена коначних аутомата и Бајесових мрежа у теорији информација.

The Bayesian analysis generalizes easily to the case in which we relax the 50:50 population assumption.
Бајесова анализа лако генерализује предмет у коме смо претпоставили 50/ 50 становништва.

Mathematician Pierre-Simon Laplace pioneered and popularised what is now called Bayesian probability.
Математичар Пјер Симон Лаплас је развио и популарисао оно што се сада зове Бајесова вероватноће.

The Bayesian interpretation provides a standard set of procedures and formulae to perform this calculation.
Бајесово тумачење даје стандардан скуп поступака и формула за обављање овог обрачуна.

Cox's theorem has come to be used as one of the justifications for the use of Bayesian probability theory.
Коксова теорема се користи као један од оправдања за употребу Бајесове теорије вероватноће.

Despite growth of Bayesian research, most undergraduate teaching is still based on frequentist statistics.
Упркос расту Бајесових истраживања, већина дипломских настава се и даље заснива на фреквентистичкој статистици.

It is true that in consistency a personalist could abandon the Bayesian model of learning from experience.
Тачно је да у конзистенцији да би А појединац могао да напусти Бајесов модел учења из искуства.

Use the Bayesian approach to systematically test your hypotheses to increase your confidence in your conclusions.
Користите Баиесов приступ да систематски тестирате своје хипотезе да бисте повећали ваше поверење у своје закључке.

It is of special interest in decision theory, and for the Bayesian interpretation of probability theory.
То је од посебног значаја у теорији одлучивања, као и за Бајесова тумачења у теорији вероватноће.

Use the Bayesian approach to systematically test your hypotheses to increase your confidence in your conclusions.
Користите Баиесов приступ како би систематски тестирали своје хипотезе како бисте повећали своје повјерење у своје закључке.

These languages provide a syntax for describing a Bayesian model and generate a method for solving it using simulation.
Ови језици пружају синтаксу за описивање Бајесовог модела, и створити метод за његово решавање користећи симулацију.

The winners submitted an algorithm that utilized feature generation(a form of representation learning), random forests, and Bayesian networks.
Победници су предали алгоритам који је користио генерисање карактеристика( облик учења представљања), случајне шуме и бајесове мреже.

Broadly speaking, there are two views on Bayesian probability that interpret the probability concept in different ways.
Уопштено говорећи, постоје два погледа на Бајесову вероватноћу која тумачи концепт вероватноће на различите начине.

In the 20th century, the ideas of Laplace developed in two directions, giving rise to objective and subjective currents in Bayesian practice.
У 20. веку, Лапласове идеје су даље развијане у два различита правца, што доводи до објективних и субјективних струја у Бајесовој пракси.

If a bookmaker follows the rules of the Bayesian calculus in the construction of his odds, a Dutch book cannot be made.
Ако кладионица прати правила Бајесове калкулације у изградњи својих шанси, холандска књига не може бити постигнута.

In the Bayesian view, a probability is assigned to a hypothesis, whereas under frequentist inference, a hypothesis is typically tested without being assigned a probability.
У Бајесовом мишљењу, вероватноћа је додељена хипотези, док под фреквентистичким закључком, хипотеза се обично тестира без додељене вероватноће.

Broadly speaking, there are two views on Bayesian probability that interpret the'probability' concept in different ways.
Уопштено говорећи, постоје два погледа на Бајесове вероватноће које тумаче концепт' вероватноће' на различите начине.

The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses,[4] that is to say, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Бајесова интерпретација вероватноће може се посматрати као проширење исказне логике која омогућава образложење са хипотезама, односно предлога чија је истина или лаж неизвесна.

The most popular version of subjective probability is Bayesian probability, which includes expert knowledge as well as experimental data to produce probabilities.
Најпопуларнија верзија субјективне вероватноће је Бајесова вероватноћа, који укључује стручно знање као и експерименталне податке при евалуацији вероватноће.

Wald's paper renewed and synthesized many concepts of statistical theory, including loss functions, risk functions, admissible decision rules, antecedent distributions, Bayesian procedures, and minimax procedures.
Валдове новине су обновљене и синтетишу многе концепте статистичке теорије, укључујући губитак функција, функције ризика, прихватљива правила одлучивања, предходнице дистрибуција, Бајесову процедуру и минимакс процедуру.

The objective and subjective variants of Bayesian probability differ mainly in their interpretation and construction of the prior probability.
Објективне и субјективне варијанте Бајесове вероватноће разликују се углавном у њиховом тумачењу и изградњи претходне вероватноће.

The complexity of genome evolution poses many exciting challenges to developers of mathematical models and algorithms, who have recourse to a spectra of algorithmic, statistical and mathematical techniques, ranging from exact, heuristics, fixed parameter and approximation algorithms for problems based on parsimony models to Markov Chain Monte Carlo algorithms for Bayesian analysis of problems based on probabilistic models.
Сложеност еволуције генома доноси многе узбудљиве изазове за развој математичких модела и алгоритама, широког спектра развоја алгоритма, статистичких и математичких техника у опсегу од егзактне хеуристике, фиксних параметара и апроксимационих алгоритама за проблеме засноване на штедљивим моделима до Монте Карло методе Марковог ланца за Бајесовско закључивање у анализи проблема заснованих на моделима вероватноће.

According to the objectivist view, the rules of Bayesian statistics can be justified by requirements of rationality and consistency and interpreted as an extension of logic.
Према објективистичком мишљењу, правила Бајесове статистике могу бити оправдана захтевима рационалности и доследности и могу се тумачити као наставак логике.

The complexity of genome evolution poses many exciting challenges to developers of mathematical models and algorithms, who have recourse to a spectrum of algorithmic, statistical and mathematical techniques, ranging from exact, heuristics, fixed parameter and approximation algorithms for problems based on parsimony models to Markov chain Monte Carlo algorithms for Bayesian analysis of problems based on probabilistic models.
Сложеност еволуције генома доноси многе узбудљиве изазове за развој математичких модела и алгоритама, широког спектра развоја алгоритма, статистичких и математичких техника у опсегу од егзактне хеуристике, фиксних параметара и апроксимационих алгоритама за проблеме засноване на штедљивим моделима до Монте Карло методе Марковог ланца за Бајесовско закључивање у анализи проблема заснованих на моделима вероватноће.

The first two resolutions discussed above(the"simple resolution" and the"Bayesian resolution") correspond to two possible interpretations of what is going on in step 6 of the argument.
Прве две резолуције о којима је већ дискутовано( у" једноставна резолуција" и" Бајесова резолуција") одговарају на два могућа тумачења о томе шта се дешава у кораку 6 аргумента.

The term"Bayesian" refers to the 18th century mathematician and theologian Thomas Bayes, who provided the first mathematical treatment of a non-trivial problem of Bayesian inference.
Термин" Бајесова" потиче из 18. века математичар и теолог Томас Бајес, који је обезбедио први математички третман нетривијалном проблему Бајесовог закључивања.

However, Ian Hacking noted that traditional Dutch book arguments did not specify Bayesian updating: they left open the possibility that non-Bayesian updating rules could avoid Dutch books.
Међутим, Ијан Хокинг напоменуо је да традиционална холандска књига аргумента не прецизира Бајесово ажурирање: оставили су отворену могућност да Бајесова правила не могу избећи холандске књиге.

Thus, the Bayesian statistican needs either to use informed priors(using relevant expertise or previous data) or to choose among the competing methods for constructing"objective" priors.
Дакле, Бајесов статистичар мора да се користи информацијама претходника( користећи одговарајућу стручност или претходне податке) или да бира између конкурентских метода за изградњу" објективног" досијеа.