BAYES - 한국어로 번역

• bayes
• 베이즈
• bayes는
• bayes에

영어에서 Bayes 을 사용하는 예와 한국어로 번역

Based on probability inference techniques pioneered by English mathematician Thomas Bayes. Bayesian filtering does however demand extensive training to be effective. Blacklist.
영어 수학자 토마스 Bayes에 의해 개발된 확률 추론 기법을 바탕으로 한 Bayesian 필터링은 효과가 있지만 그에따른 훈련을 요구합니다. 블랙리스트.

Let's look at the methods to improve the performance of Naive Bayes Model.
의 순진한 베이즈 모델의 성능을 개선하는 방법을 살펴 보자.

Thomas Bayes(1702-1 761) proposed a rule for updating probabilities in the light of new evidence.
Thomas Bayes (1702~1761) 는 새로운 증거가 나타났을 때 기존의 확률을 업데이트하는 규칙을 제안했다.

Despite its simplicity, Naive Bayes can often outperform more sophisticated classification methods.
단순함에도 불구하고 Naive Bayes는 종종 보다 정교한 분류 방법을 능가할 수 있습니다.

In the statistics and computer science literature, naive Bayes models are known under a variety of names, including simple Bayes and independence Bayes.
통계 및 컴퓨터 과학 문헌에서, 순진한 베이즈 모델은 간단한 베이즈와 독립 베이즈를 포함하여 다양한 이름으로 알려져있다.

I am trying to understand MLE, MAP and naive Bayes classifier, but it's difficult to understand the differences without some numerical example.
나는 MLE, MAP 및 순진한 Bayes 분류기를 이해하려고 노력하고 있지만 몇 가지 숫자 예없이 차이점을 이해하기가 어렵습니다.

A Bayes filter starts with a distribution that represents probabilistic beliefs about the initial position of the robot.
베이즈 필터는 로봇의 초기 위치에 대한 확률적 믿음을 나타내는 분포에서부터 시작한다.

naive Bayes classifiers can be trained very efficiently in a supervised learning setting.
naive Bayes classifier 는 지도학습 (Supervised Learning) setting 에 아주 효율적으로 훈련될 수 있다.

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.
본질적으로 Bayes 씨가 한 일은 확률 이론을 사용하여 과학자가 세상에 대해 발견하는 방식에.

They are also commonly referred to as Bayes nets, Belief networks and sometimes Causal networks.
그들은 또한 일반적으로 베이즈 그물이라고, 믿음 네트워크 때로는 인과 네트워크.

The Essay, then, mainly, and perhaps justly, remembered for the solution of the problem posed by Bayes, should also be remembered for its contribution to pure mathematics.
에세이, 그럼, 주로, 아마도 바르게, 베이즈으로 인한 문제의 해결에 대한 기억도 순수 수학과 기여에 대한 기억되어야합니다.

John Archer died in 1733 but was succeeded by Thomas Bayes in 1730, who was a man of considerable attainment.
존 아처 1733 년에 죽었지만, 토마스 베이즈에 의해 1730 년에, 누가 상당한 붙는 사람이었습니다 성공했다.

Thomas Bayes(1702-1 761) proposed a rule for updating probabilities in the light of new evidence.
토머스 베이즈(Thomas Bayes, 1702-1761)는 확률에 대해서 새로운 믿음을 가질만한 규칙을 제안했다.

Now that you have an idea of what exactly Naive Bayes is and how it works, let's see where it is used in the industry.
이제 Naive Bayes가 정확히 무엇이며 어떻게 작동하는지 에 대한 아이디어를 가지고 있으므로 업계에서 사용되는 위치를 살펴보겠습니다.

The Learning Filter(Bayesian Filter) uses the guidelines of Thomas Bayes(English mathematician, 18th century) and calculates a certain spam probability for every email.
학습 필터 (베이지안 필터) 토마스 베이 즈 (영어 수학자, 18 세기)의 규칙을 사용하여 모든 전자 메일에 대한 특정 스팸 확률을 계산합니다.

In such a situation, if I were in your place, I would have used‘Naive Bayes‘, which can be extremely fast relative to other classification algorithms.
이러한 상황에서, 내가 당신의 장소에 있다면, 나는 다른 분류 알고리즘 보기에 비해 매우 빠를 수있는 'Naive Bayes'를 사용했을 것입니다.

On the death of his friend Mr Bayes of Tunbridge Wells in the year 1761 Price was requested by the relatives of that truly ingenious man,
년 가격은 진정한 남자의 친척에 의해 요청된 독창 년 자신의 친구 미스터 Bayes Tunbridge 웰스의 죽음,

Bayes also wrote an article An Introduction to the Doctrine of Fluxions,
베이즈 또한 Fluxions의 교리, 그리고 분석 (1736)의

In many practical applications, parameter estimation for Naïve Bayes models uses the method of maximum likelihood; in other words, one can work with the Naïve Bayes model without accepting Bayesian probability or using any Bayesian methods.
많은 실제의 응용에서는, naive Bayes models를 위한 인수 추정 (parameter estimation) 은 최대 우도 (Likelihood) 법을 사용한다; 달리말하면, Bayesian probability 나 다른 Bayesian methods를 사용하지 않고도 naive Bayes model 로서 작업할 수 있다.

Bayes apparently tried to retire from the ministry in 1749
베이즈 분명히 1749 년 사역에서 은퇴하려하지만,