在实际应用中，当比较两个模型 时，尤其对每个模型持相同先验信念情况下，常使用贝叶斯因子（Bayes Factor） 作为准则，即比较不同模型下数据的先验概率之比。
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Bayes factor is the major tool for model selection in Bayesian Statistics.
在贝叶斯统计学中，贝叶斯因子是进行模型选择的主要工具。
Combination of subjective bayes method, certainty factor theory and fuzzy comprehensive evaluation method are applied to solve the uncertainty, dynamics and fuzzy in student evaluation.
结合主观贝页斯方法、可信度理论和模糊综合评判法来解决学生评价中的不确定性、动态性和模糊性。
To overcome the hardship of enacting the pre-probability distribution with high certainty factor, this paper proposes one novel way of applying Bayes analysis to classify pattern.
针对模式分类中高置信度的先验概率分布难以设定的问题，提出了一种新的应用贝叶斯分析进行模式分类的方法。
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