贝叶斯概率（Bayesian Probability）是由贝叶斯理论所提供的一种对概率的解释，它采用将概率定义为某人对一个命题信任的程度的概念。贝叶斯理论同时也建议贝叶斯定理可以用作根据新的信息导出或者更新现有的置信度的规则。
在协商机制上，主要采用贝叶斯概率（Bayesian Probability）的方法来作为学习的算法。在协商进行之前，Agent有一个知识库，储存一组出价规则，当对方提出一个出价组合后，可以依据对方的出.
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Bayesian probability framework is a theory to transfer a priori probability to posterior probability. This thesis provides a formal Bayesian framework for image classification problems, which maps the low-level image features to the intrinsic high-level semantics.
贝叶斯概率框架是一种将先验概率转化为后验概率的理论框架,通过形式化的图像分类概率框架可以将低级图像特征映射到已有的高层语义。
参考来源 - 基于内容图像检索中图像语义分类技术研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
本文采用贝叶斯概率方法来处理EEW面对多个并发事件情况。
This paper USES a Bayesian probabilistic approach to handle multiple concurrent events for EEW.
文中侧重研究了两种以贝叶斯概率后验估计理论为基础的全局定位方法。
Two different global localization methods based on Bayesian estimation theory are mainly investigated in the paper.
文中采用统计学理论，利用贝叶斯概率公式计算视频语义出现的概率，选取概率最大的类别标注未标记的样本。
In the paper, we use the statistical theory to calculate the probability of video semantics by Bayesian formula, choose the semantic of maximal probability to label the unlabeled samples.
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