conditional information中文是什么意思

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中文翻譯
造句

條件信息

conditional adj. 1.帶有條件的，有限制的；視…而定的。 2.【 ...
information n. 1.通知，通報，報告。 2.報導，消息，情報。 3 ...
average conditional information content 平均條件信息量, 條件熵; 平均條件信息內(nèi)容
conditional information content 條件信息量
conditional information entropy 條件信息熵
conditional mutual information 條件互信息; 條件交互信息
mean conditional information content 即條件熵; 平均條件信息量
be conditional on 在...條件下，取決于
conditional adj. 1.帶有條件的，有限制的；視…而定的。 2.【語法】條件的，假設(shè)的。 3.引起條件反射的。 n. 【語法】條件子句，條件詞。 be conditional on [upon] 在…條件下，以…為條件，取決于。 n. -ity 受限制性，有條件性，制約性；條件限制。 adv. -ly
conditional on 有...條件
on conditional that 在…條件下
a conditional gift 有條件的贈與
air-conditional 有空調(diào)的
assembly conditional 條件組合
be conditional upon 在...條件下，取決于
be conditional within 在…范圍內(nèi)可調(diào)節(jié)
branch conditional 條件轉(zhuǎn)移
conditional a embly 條件匯編
conditional aborts 條件化取消流程; 條件終止
conditional acceptance 附帶條件承兌匯票; 附加條件承兌; 附條件認付; 有條件承付; 有條件的接受; 有條件認付
conditional access 條件存取
conditional admissibility 有條件的接受
conditional admission 即條件式入學; 試讀; 有條件錄取; 有些學校會給條件不合(通常是英文能力未達標準)的學生條件式許可，待其修完所需之課程始可正式開始修學位。
conditional agreement 有條件協(xié)議
conditional alternation 條件交替工作

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例句與用法

Classification algorithm for self - learning naive bayes based on conditional information entropy
基于條件信息熵的自主式樸素貝葉斯分類算法
2 ) by analyzing the information and conditional information description mechanism of system states , the problem of stochastic model reduction is investigated based on state aggregation . the information loss and conditional information loss between the full - and reduced - order models are measured by entropy , while the independence and conditional independence within me components of aggregated state are measured by kullback - leibler information distance . several model reduction methods for stable and unstable linear systems are derived by employing two criteria to get aggregation matrices : the minimal information loss and the maximal independence
2 )分析了隨機系統(tǒng)狀態(tài)空間模型中的信息和條件信息描述機制，以shannon熵為手段描述線性系統(tǒng)模型降階過程中的信息和條件信息損失，以kullback - leibler信息作為衡量降階模型狀態(tài)向量各分量之間統(tǒng)計獨立性的測度，針對穩(wěn)定和不穩(wěn)定系統(tǒng)研究基于狀態(tài)集聚的模型降階問題：分別運用最小信息損失準則和最大獨立性原則，得出幾種狀態(tài)集聚的信息論方法，并討論降階模型的性質(zhì)、階次的確定、系統(tǒng)噪聲分布特性等問題。

推薦英語閱讀

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