[40] J.O. Berger, Statistical Decis

[40] J.O. Berger, Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis, 2nd ed., Springer-Verlag: New York, 1985.
[41] I. Kononenko and I. Bratko, “Information-based Evaluation Criterion for
Classifier’s Performance”, Machine Learning, vol. 6, pp. 67-80, 1991. [42] B. Liu, “A Survey of Entropy of Fuzzy Variables,” Journal of Uncertain
Systems, vol.1, pp.4-13, 2007.
[43] J.O. Berger, “The Case for Objective Bayesian Analysis”, Bayesian
Analysis, vol. 1, pp. 385-402, 2006.
[44] M. Sahami, S. Dumais, D. Heckerman, and E. Horvitz, “A Bayesian Approach to Filtering Junk E-mail”. AAAI’98 Workshop on Learning for Text Categorization, 1998.
[45] L.A. Zadeh, “Discussion: Probability Theory and Fuzzy Logic are
Complementary rather than Competitive”, Technometrics, vol. 37, pp.
271-276, 1995.
[46] R. Santos-Rodr´ıguez, A. Guerrero-Curieses, R. Alaiz-Rodr´ıguez, and J.
Cid-Sueiro, “Cost-Sensitive Learning Based on Bregman Divergences”,
Machine Learning, vol. 76, pp. 271-285, 2009.
[47] Q. Fu, D. S. Mansjur, and B.-H. Juang, “Empirical System Learning for Statistical Pattern Recognition With Non-Uniform Error Criteria”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 58, pp. 4621 - 4633, 2010.
[48] R.M. Fano, Transmission of Information: A Statistical Theory of Com- munication, MIT: New York, 1961.
[49] V.A. Kovalevskij, “The problem of character recognition from the point
of view of mathematical statistics”, Character Readers and Pattern
Recognition, pp. 3-30, Spartan: New York, 1968. Russian edition 1965. [50] I. Vajda and J. Zva´rova´, “On generalized entropies, Bayesian decisions
and statistical diversity”, Kybernetika, pp. 675-696, 2007.
[51] J.W. Fisher III, M. Siracusa, and K. Tieu, “Estimation of signal infor- mation content for classification”, Proceedings of IEEE DSP Workshop, pp. 353-358, 2009.

Kết quả (Việt) 1:

[40] J.O. Berger, lý thuyết quyết định thống kê và phân tích Bayes, 2nd ed., Springer-Verlag: New York, năm 1985.[41] I. Kononenko và I. Bratko, "thông tin dựa trên đánh giá tiêu chuẩn choHiệu suất của loại", Máy học, vol. 6, trang 67-80, 1991. [42] sinh Liu, "Một cuộc khảo sát của Entropy của biến mờ," các tạp chí của không chắc chắnHệ thống, vol.1, pp.4-13, 2007.[43] J.O. Berger, "Trường hợp cho phân tích Bayes khách quan", BayesPhân tích, vol. 1, pp. 385-402, 2006.[44] M. Sahami, S. Dumais, D. Heckerman, và E. Horvitz, "Một phương pháp Bayes để lọc E-mail rác". AAAI'98 hội thảo về học tập cho phân loại văn bản, 1998.[45] L.A. Zadeh, "thảo luận: lý thuyết xác suất và lôgic mờBổ sung thay vì cạnh tranh", Technometrics, vol. 37, pp.271-276, 1995.[46] R. Santos-Rodr´ıguez, A. Guerrero-Curieses, R. Alaiz-Rodr´ıguez, và J.Cid-Sueiro, "Nhạy cảm với chi phí học tập dựa trên Bregman Divergences",Máy học, vol. 76, trang 271-285, năm 2009.[47] Q. Fu, D. S. Mansjur, và sinh-H. Juang, "Thực nghiệm hệ thống học tập cho công nhận mẫu thống kê với tiêu chí phòng không đồng phục lỗi", IEEE giao dịch ngày xử lý tín hiệu, vol. 58, pp. 4621-4633, 2010.[48] R.M. Fano, truyền thông tin: A thống kê lý thuyết của Com - munication, MIT: New York, năm 1961.[49] là V.A. Kovalevskij, "vấn đề của nhận dạng ký tự từ điểmxem thống kê toán học", nhân vật độc giả và mô hìnhSự công nhận, pp. 3-30, Spartan: New York, năm 1968. Ấn bản tiếng Nga năm 1965. [50] I. Vajda và J. Zva´rova´, "trên tổng quát entropies, quyết định Bayesvà thống kê đa dạng", Kybernetika, pp. 675-696, 2007.[51] JW Fisher III, M. Siracusa, và K. Tieu, "Ước tính của tín hiệu thông tin-mation nội dung cho phân loại", thủ tục tố tụng của IEEE DSP hội thảo, trang 353-358, 2009.

Kết quả (Việt) 2:

[40] JO Berger, Lý thuyết Quyết định thống kê và phân tích Bayesian, 2nd ed, Springer-Verlag:. New York, năm 1985.
[41] I. Kononenko và I. Bratko, "Thông tin dựa trên tiêu chí đánh giá cho
Performance Classifier của", Machine Learning , vol. 6, pp. 67-80, 1991. [42] B. Liu, "Một khảo sát của Entropy của biến mờ," Tạp chí không chắc chắn
Systems, vol.1, pp.4-13, 2007.
[43] JO Berger, "Trường hợp đối với phân tích Bayesian Mục tiêu", Bayesian
Analysis, vol. 1, pp. 385-402, 2006.
[44] M. Sahami, S. Dumais, D. Heckerman, và E. Horvitz, "Một cách tiếp cận Bayes để lọc Junk E-mail". AAAI'98 Hội thảo về học tập cho Tiêu đề Phân loại, 1998.
[45] LA Zadeh, "Thảo luận: Lý thuyết xác suất và Fuzzy Logic là
bổ sung chứ không phải là cạnh tranh", Technometrics, vol. 37, pp.
271-276, 1995.
[46] R. Santos-Rodr'ıguez, A. Guerrero-Curieses, R. Alaiz-Rodr'ıguez, và J.
Cid-Sueiro, "Chi phí-Sensitive Learning Dựa trên Bregman phân kỳ ",
Machine Learning, vol. 76, pp. 271-285, 2009.
[47] Q. Fu, DS Mansjur, và B.-H. Juang, "theo kinh nghiệm học tập Hệ thống cho Pattern Recognition Với tiêu chí thống kê Lỗi Non-Uniform", IEEE giao dịch trên Signal Processing, vol. 58, pp 4621-4633, 2010..
[48] RM Fano, truyền thông tin: Một lý thuyết thống kê của Communication, MIT: New York, năm 1961.
[49] VA Kovalevskij, "Vấn đề của nhận dạng ký tự từ điểm
nhìn của thống kê toán học ", độc giả của nhân vật và Pattern
Recognition, trang 3-30, Spartan:. New York, năm 1968. Ấn bản tiếng Nga năm 1965. [50] I. Vajda và J. Zva'rova'," On entropy tổng quát, Bayesian quyết định
và đa dạng thống kê ", Kybernetika, pp. 675-696, 2007.
[51] JW Fisher III, M. Siracusa, và K. Tieu," Ước lượng của tín hiệu nội dung thông tin cho các phân loại ", Kỷ yếu Hội thảo IEEE DSP, pp. 353-358, 2009.