1) BLSM(Bayesian Latent Semantic Model)
贝叶斯潜在语义模型
2) Bayes latent semantic analysis
贝叶斯潜在语义分析
3) latent semantic model
潜在语义模型
1.
Research on support vector machine for intrusion detection based on latent semantic model;
基于潜在语义模型的SVM入侵检测研究
4) Latent Semantic Analysis Language Model
潜在语义分析语言模型
5) Bayesian model
贝叶斯模型
1.
Experimental Researches of Sequential Decision-Making under Imperfect Information——Experimental Tests of the Bayesian Model for Herd Behavior;
不完美信息下序贯决策行为的一项实验考察——关于羊群行为的贝叶斯模型实验检验
2.
Different Bayesian models were constructed with known and unknown information in the process variance,and then the prediction model of the quality characteristics was constructed.
为解决统计过程调整问题,建立了统计过程调整问题模型,采用公差设计和参数设计中的非均衡失效成本作为过程调整的评价指标,构建了过程方差参数未知和已知条件下的过程参数估计贝叶斯模型,进而构建了相应的质量特性值的预测模型。
3.
The Bayesian model and the transferable belief model (TBM) are applied separately to solve an underwater target identification problem.
本文将贝叶斯模型和TBM模型这两种数据融合方法分别应用于一个水下目标识别问题,并对应用效果进行了分析比较。
6) Bayes model
贝叶斯模型
1.
The Bayes model was applied to annual water quality assessment of 12 representative stations of 8 main rivers in Sichuan.
提出了改进的地面水水质评价贝叶斯模型(Bayes),将抽样误差正态分布原理用于估计Bayes公式中的似然概率。
补充资料：贝叶斯公式
贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率），设为，{}。
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
，= 1， 2， %26#8230;， (5.5)
在实际经济生活中，信息搜寻工作不是一次就完成的。当信息搜寻进行到某一阶段，设已进行了 次采样( =1，2，%26#8230;)，此时经济主体对各假设的后验概率的认识为
=1， 2， %26#8230;， (5.6)
其中，表示在第次采样前对假设的判断，当 =1时即表示第一次采样前的先验概率，从而式(5.5)变成式(5.6)的一个特例，即，将其记为。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条