Bayesian Model

释义 Definition

贝叶斯模型：一种以贝叶斯推断为核心的统计/机器学习模型框架。它用先验分布（prior）表达对参数或假设的先验信念，再结合数据的似然（likelihood），通过后验分布（posterior）更新不确定性；常用于预测、分类、参数估计与不确定性量化。（在不同语境下也可泛指“用贝叶斯方法构建的概率模型”。）

例句 Examples

A Bayesian model can update predictions as new data arrives.
贝叶斯模型可以在新数据到来时不断更新预测。

Using a hierarchical Bayesian model, the researchers estimated treatment effects while accounting for patient-to-patient variation.
研究者使用分层贝叶斯模型，在考虑个体差异的同时估计治疗效应。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈbeɪziən ˈmɑːdəl/

词源 Etymology

“Bayesian”来自英国数学家与牧师Thomas Bayes（托马斯·贝叶斯）的姓氏，指基于贝叶斯定理的推断方法；“model”源自拉丁语 modulus（“尺度、模子”），在科学语境中指对现实过程的抽象表示。合起来，“Bayesian model”即“以贝叶斯定理进行不确定性更新的模型”。

相关词 Related Words

• Bayesian Inference
• Prior
• Posterior
• Likelihood
• Probabilistic Model
• Hierarchical Model
• Markov Chain Monte Carlo
• Naive Bayes

文学与名著用例 Literary Works

• Bayesian Data Analysis（Andrew Gelman 等）：系统介绍贝叶斯模型、分层建模与后验推断。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）：在机器学习框架下讨论贝叶斯模型与概率图模型。
• The Theory That Would Not Die（Sharon Bertsch McGrayne）：讲述贝叶斯思想的发展史及其在建模中的应用。