「貝葉斯」通常指的是貝葉斯定理（Bayes' Theorem），這是一個在概率論和統計學中非常重要的定理。它描述了如何根據新獲得的證據更新先前的信念或概率。這個定理以英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）的名字命名，並在許多領域中應用，包括機器學習、醫學診斷、經濟學等。貝葉斯方法強調在不確定性下進行推理，並且能夠根據新的數據持續調整預測。
這是一個數學公式，用來計算在已知某個事件發生的情況下，另一事件發生的概率。它是貝葉斯推理的核心，廣泛應用於各種領域，如醫學、金融、人工智慧等。
例句 1：
貝葉斯定理幫助我們更新對疾病的診斷概率。
Bayes' Theorem helps us update the probability of a disease diagnosis.
例句 2：
這個公式在機器學習中非常重要。
This theorem is very important in machine learning.
例句 3：
研究人員使用貝葉斯定理來分析實驗數據。
Researchers use Bayes' Theorem to analyze experimental data.
這是一種統計推斷方法，使用貝葉斯定理來更新對一個假設或模型的信念。它特別適合處理不確定性和變化的數據，並在許多應用中得到廣泛使用。
例句 1：
貝葉斯推斷能夠有效處理不確定性問題。
Bayesian inference can effectively handle uncertainty issues.
例句 2：
這種方法在醫學研究中越來越流行。
This method is becoming increasingly popular in medical research.
例句 3：
他們使用貝葉斯推斷來預測市場趨勢。
They used Bayesian inference to predict market trends.
這是一個統計學的分支，基於貝葉斯定理，強調在不確定性下進行推斷和決策。它與傳統頻率派統計學相對立，提供了一種靈活的方法來處理數據和模型。
例句 1：
貝葉斯統計學為數據分析提供了新的視角。
Bayesian statistics offers a new perspective for data analysis.
例句 2：
許多科學領域都開始採用貝葉斯統計方法。
Many scientific fields are beginning to adopt Bayesian statistical methods.
例句 3：
這種統計方法可以更好地反映真實世界的複雜性。
This statistical method can better reflect the complexities of the real world.