What is the translation of " BAYES " in English?

• bayes

Examples of using Bayes in Romanian and their translations into English

Clasificatorul naiv Bayes.
Naive Bayes Classifier.

Nick Bayes a părăsit echipa.
Nick Bayes left the team.

Este caietul de notite al reverendului Bayes.
This is Reverend Bayes's notebook.

Acolo, Bayes definește probabilitatea după cum urmează( definiția 5).
There Bayes defines probability as follows( Definition 5).

Acest eseu conține o afirmație despre un caz special al teoremei lui Bayes.
This is a special case of Bayes' theorem.

Acum văd reţele Bayes şi exemple de teoria jocurilor peste tot.".
Bayes networks and examples of game theory everywhere I look.".

În caz contrar, dacă nu există un model compatibil și dacă singura preocupare este acuratețea(și nu viteza sau scalabilitatea), se știe că clasificatorii discriminatori(în special SVM) tind să fie mai exacți decât clasificatorii bazați pe model, cum ar fi„Bayesnaiv” pe cele mai multe seturi de date din practică.[7][215].
Otherwise, if no matching model is available, and if accuracy(rather than speed or scalability) is the sole concern, conventional wisdom is that discriminative classifiers(especially SVM) tend to be more accurate than model-based classifiers such as"naive Bayes" on most practical data sets.[7][215].

Iar ceea ce Bayes ne-a lasat este un model matematic de a face toate aceste lucruri.
And what Bayes showed was a mathematical way that you could do that.

Un student ne scria:"Acum văd reţele Bayes şi exemple de teoria jocurilor peste tot.".
One student wrote,"Now I'm seeing Bayes networks and examples of game theory everywhere I look.".

Thomas Bayes a fost fiul preotului prezbiterian londonez Joshua Bayes și s-a născut probabil în Hertfordshire.
Thomas Bayes was the son of London Presbyterian minister Joshua Bayes and perhaps born in Hertfordshire.

Media  DS a parametrilor farmacocinetici pe baza estimărilor individuale Bayes din analiza populaţională cu privire la farmacocinetică.
Mean SD Pharmacokinetic Parameters Based on Individual Bayes Estimates from Population Pharmacokinetic Analysis.

Nu se știe dacă Bayes însuși a îmbrățișat larga interpretare denumită astăzi bayesiană.
Bayes himself might not have embraced the broad interpretation now called Bayesian.

Si totul a inceput cu ideile acestui tip de aici reverendul Thomas Bayes, statisticianul si matematicul secolului XVIII.
And it all depends on the ideas of this guy, the Reverend Thomas Bayes, who was a statistician and mathematician in the 18th century.

Folosind teorema lui Bayes şi o doză generoasă de logistică liniară, nu e aşa de greu să anticipezi câştigătorii.
Using Bayes' theorem and a liberal dose of logistic regression, it's actually not that hard to predict the winners.

Prin urmare, reformularea modelului pentru a-l face fezabil folosește teorema lui Bayes, unde probabilitatea condiționată poate fi descompusă ca.
We therefore reformulate the model to make it more tractable. Using Bayes' theorem, the conditional probability can be decomposed as.

Thomas Bayes a fost fiul preotului prezbiterian londonez Joshua Bayes[1] și s-a născut probabil în Hertfordshire.
Thomas Bayes was the son of London Presbyterian minister Joshua Bayes,[5] and was possibly born in Hertfordshire.

Este dificil să se evalueze ideile filosofice ale lui Bayes despre probabilitate, deoarece eseul său nu intră în chestiuni de interpretare.
It is difficult to assess Bayes philosophical views on probability, since his essay does not go into questions of interpretation.

Eseul lui Bayes conține soluția sa pentru o problemă similară, ridicată de Abraham de Moivre, autorul doctrinei șanselor( 1718).
The Essay of Bayes contains his solution to a similar problem, posed by Abraham de Moivre, author of The Doctrine of Chances( 1718).

Arborele de decizie[1] este probabil cel mai utilizat algoritm de învățare automată.[ 205] Alți clasificatori utilizați pe scară largă sunt rețelele neurale,[ 2] algoritmul k-NN,[ 3] metodele kernel, cum ar fi support-vector machine( SVM),[ 4] modelul gaussian de amestec[5] și clasificatorul Bayes naiv.[ 6] Performanța clasificatorului depinde în mare măsură de caracteristicile datelor care urmează a fi clasificate, cum ar fi dimensiunea setului de date, distribuția eșantioanelor pe clase, dimensionalitatea și nivelul zgomotului.
The decision tree[1] is perhaps the most widely used machine learning algorithm.[205] Other widely used classifiers are the neural network,[2] k-nearest neighbor algorithm,[lower-alpha 7][3] kernel methods such as the support vector machine(SVM),[lower-alpha 8][4] Gaussian mixture model,[5] and the extremely popular naive Bayes classifier.[lower-alpha9][6] Classifier performance depends greatly on the characteristics of the data to be classified, such as the dataset size, distribution of samples across classes, the dimensionality, and the level of noise.

AODE Filtru bayesian de spam Rețea bayesiană Bayes naiv aleatoriu Clasificator liniar Regresie logistică Perceptron.
AODE Bayesian spam filtering Bayesian network Random naive Bayes Linear classifier Logistic regression Perceptron Take-the-best heuristic.

Bayes naiv este o tehnică simplă pentru construirea clasificatorilor: modele care atribuie etichete de clasă pentru instanțe noi, reprezentate ca vectori de valori pentru diverse caracteristici, unde etichetele de clasă fac parte trase dintr-o mulțime finită.
Naive Bayes is a simple technique for constructing classifiers: models that assign class labels to problem instances, represented as vectors of feature values, where the class labels are drawn from some finite set.

Ceea ce practic ofera Bayes este un model matematic in care se utilizeaza teoria probabilitatilor pentru a caracteriza si descrie maniera in care oamenii de stiinta fac descoperiri despre ceea ce ne inconjoara.
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.

Thomas Bayes(pronunțat:)(c. 1702- 17 aprilie 1761) a fost un matematician englez și preot prezbiterian, cunoscut pentru un caz special al teoremei care-i poartă numele din teoria probabilităților.
Thomas Bayes(; c. 1701 7 April 1761) was an English statistician, philosopher and Presbyterian minister, known for having formulated a specific case of the theorem that bears his name: Bayes' theorem.

În învățarea automată, clasificatorii bayesieni naivi reprezintă o familie de„clasificatoriprobabilistici” simpli, bazați pe aplicarea teoremei lui Bayes cu ipoteze puternice(naive) de independență între descriptori.
In machine learning, naive Bayes classifiers are a family of simple"probabilistic classifiers" based on applying Bayes' theorem with strong(naive) independence assumptions between the features.

Abstract, Bayes naiv este un model de probabilitate condiționată: având o instanță pentru clasificare, reprezentată printr-un vector x=( x 1,…, x n){\displaystyle \mathbf{x}=(x_{1}, \dots,x_{n})} de n caracteristici(variabile independente), se atribuie acestei instanțe probabilitățile.
Abstractly, naive Bayes is a conditional probability model: given a problem instance to be classified, represented by a vector x=( x 1,…, x n){\displaystyle\mathbf{x}=(x_{1},\dots,x_{n})} representing some n features(independent variables), it assigns to this instance probabilities.

Stigler argumentează că Bayes intenționa să obțină rezultate într-o manieră mai limitată decât studiile moderne; dată fiind definiția probabilității după Bayes, rezultatul său privind parametrul unei distribuții binomiale are sens doar în măsura în care se poate paria pe consecințele sale observabile.
Stigler argues that Bayes intended his results in a more limited way than modern Bayesians; given Bayes definition of probability, his result concerning the parameter of a binomial distribution makes sense only to the extent that one can bet on its observable consequences.

În literatura de statistică și informatică, modelele bayesiene naive sunt cunoscute sub o varietate de nume, inclusiv Bayes simplu și Bayes cu independență[1]. Toate aceste nume fac referință la utilizarea teoremei lui Bayes în regula de decizie a clasificatorului, dar un mode bayesian naiv nu este(neapărat) o metodăbayesiană[2][1].
In the statistics and computer science literature, naive Bayes models are known under a variety of names, including simple Bayes and independence Bayes.[5] All these names reference the use of Bayes' theorem in the classifier's decision rule, but naive Bayes is not(necessarily) a Bayesian method.[4][5].

Legături externe==* SpamAssassin- filtru anti-spam cu funcții de filtrare bayesiană* SpamBully- filtru anti-spam Bayesian pentru Outlook și Outlook Express* The Theory That Would Not Die by Sharon Bertsch McGrayne New York Times Book Review by John Allen Paulos on 5 August 2011* Visual explanation of Bayes using trees(video)* Bayes' frequentist interpretation explained visually(video)* Earliest Known Uses of Some of the Words of Mathematics(B).
External links==* The Theory That Would Not Die by Sharon Bertsch McGrayne New York Times Book Review by John Allen Paulos on 5 August 2011* Visual explanation of Bayes using trees(video)* Bayes's frequentist interpretation explained visually(video)* Earliest Known Uses of Some of the Words of Mathematics(B).