stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Ẩm thực Nhật Bản
Các món > Wagashi

Hay còn gọi là Bánh ngọt Wagashi. Gồm:
Tháng 1: ăn loại bánh Hanabira Mochi vào dịp năm mới. Đây là bánh dày có nhân bột miso và rễ cây ngưu bàng (gobo) nấu trong nước syrup.
Tháng 2: làm bánh Kobai có hình dạng quả mơ Nhật - ume (tháng 2 là mùa hoa ume nở). Đây là bánh được làm bằng bột đậu và bột lúa mạch hấp, có màu đỏ hồng.
Tháng 3: tháng của bánh Hishi Mochi ăn vào dịp lễ hội búp bê Hina Matsuri, gồm có 3 lớp bánh hình thoi với 3 màu khác nhau xếp chồng lên nhau.
Tháng 4: Bánh Hanami Dango dùng cho lễ hội hoa anh đào. Bánh này phổ biến từ những năm 1800. Có hai loại: loại có màu sậm hơn được bọc bằng bột đậu, loại có màu sáng hơn được nướng với nước tương.
Tháng 5: Bánh Kashiwa Mochi ăn vào Tết Đoan Ngọ (Tango no Sekku). Đây là bánh bột nếp nhân đậu, gói trong lá sồi.
Tháng 6: Bánh Ajisai gồm thạch đậu đỏ yokan bọc nhân đậu trắng, có hình ajisai (hoa tú cầu).
Tháng 7: Bánh in Rakugan và kẹo aruheito.
Tháng 8: Thạch đậu mềm Mizu yokan.
Tháng 9: Bánh O-hagi là bánh giầy bọc bột đậu đỏ, được dâng cúng vào thời điểm thu phân, có hình dạng của cỏ ba lá (hagi - đây cũng là tên bánh).
Tháng 10: Bánh Kuri no yaki-gashi làm từ bột hạt dẻ bọc nhân hạt dẻ phía trong rồi đem nướng.
Tháng 11: Bánh Momiji là loại bánh hình lá phong.
Tháng 12: Bánh bao Yuzu manju làm từ hỗn hợp bột lúa mì, bột khoai lang yamato và vỏ trái chanh vàng Nhật Bản (yuzu) bọc mứt đậu, có hình dạng của trái yuzu.
Các món > Đặc sản

Cá nóc (Fugu): vì có chứa độc tố nên cần kỹ thuật chế biến tinh vi và giấy chứng nhận đặc biệt từ Chính phủ.
Thịt hươu Hokkaido.
Thịt bò Kobe: Thịt bò vân viền mỡ cẩm thạch, bò lấy thịt được nuôi rất tốn kém và phức tạp
Danh sách > Aemono

Aemono hay món gỏi hay salad
Hijiki aemono: Hijiki - Loại rong biển này thường được bán ở dạng khô, các sợi nhỏ màu đen, mang đến hương vị đậm đà cho món ăn. Thường được dùng trộn salad, làm cơm nắm, bento, xào thịt, nấu súp.
Namuru: Gỏi rau củ gồm cải ngọt, giá đỗ và cà rốt được trộn cùng dầu mè.
Choregi Salad: Món rau xé của Nhật từ xà lách non và dưa leo trộn cùng mè và xốt choregi gồm xì dầu, tỏi xay, đường và dầu mè, trên rắc rong biển nori và mè rang.
Danh sách > Sunomono

Sunomono - món nhúng giấm là món ăn làm từ dưa chuột là nguyên liệu chính trộn với dấm chua Nhật Bản (Su) ngoài ra còn có một số nguyên liệu khác như rau quả và các loại hải sản như cá, tôm, mực. Có hai cách khác nhau để trộn giấm cho món ăn này: nibai-zu và sanbai-zu. Nibaizu là cách trộn đơn giản với một lượng bằng nhau giữa nước tương và giấm trộn kèm với hải sản đặc biệt là thanh cua.
Sanbai-zu được thực hiện với số lượng bằng nhau của giấm, nước tương và mirin. Sunomono là món ăn dễ thực hiện được sử dụng để làm món khai vị có thể ăn kèm với bất kì món ăn chính nào, nó thường có vị chua và hương thơm ngọt ngào nhưng với một số người ghét chua thì có vẻ như món ăn này không phù hợp với họ. Dưa chuột Nhật nhỏ hơn so với dưa chuột của Mỹ, ít hạt và vỏ mỏng. Có thể cho thêm Wakame(rong biển) vào món salad trộn này.
Danh sách > Agemono

Agemonolà món chiên ngập dầu
Tempura: món lăn bột mì chiên.
Tatsuta age: món lăn bột khoai tây chiên.
Korokke: món bọc khoai tây nghiền, lăn bột chiên xù
Kushikatsu: Kushiage (串揚げ) hay còn được gọi là Kushikatsu (串カツ) là một món ăn của Nhật Bản sử dụng thịt dày được xiên vào que, tẩm bột chiên xù rồi rán ngập dầu. Kushiage có thể được thực hiện với thịt gà, thịt lợn, hải sản, và các loại rau theo mùa. Những miếng thịt được xâu vào xiên tre (kushi); nhúng vào trứng, bột mì, và panko (vụn bánh mì hoặc bột chiên xù) rồi chiên trong dầu thực vật, chúng có thể được ăn không hoặc kèm theo nước sốt tonkatsu. Kushiage được mô tả như những người anh em họ nhưng ít được biết đến của tempura (món chiên xù) của người Nhật và được bày bán nhiều ở Osaka.
Danh sách > Itamemono

Itamemono là món xào:
Kinpira gobo: củ ngưu bàng xào
Danh sách > Mushimono

Đây là món hấp
Chawanmushi: trứng hấp trong chén trà
Danh sách > Nabemono

Đây là món lẩu
Sukiyaki
Shabu-shabu
Oden
Chankonabe: Lẩu theo kiểu sumo
Tsukune nabe: Lẩu nấu từ rau cùng với thịt băm viên
Danh sách > Nimono

Đây là dạng món hầm
Kakuni: thịt heo kho
Nikujaga: khoai tây hầm thịt
Danh sách > Suimono

Hay shirumono là món canh, súp
Súp miso
Canh bánh dày zoni
Hiyajiru: món canh lạnh được ăn cùng cơm hay mì soba, thường dùng vào mùa hè
Danh sách > Yakimono

Gồm các món nướng:
Teppanyaki: món nướng trên tấm thép.
Okonomiyaki: bánh xèo Nhật Bản.
Teriyaki: thịt rán (còn có teriyaki cá) được tẩm ướp loại nước tương ngọt và đặc tên là tare.
Taiyaki: bánh nướng hình cá có nhân đậu.
Yakitori: gà nướng.
Dorayaki: bánh nướng gồm hai mảnh vỏ bánh mềm và xốp, giữa có nhân đậu đỏ ngọt.
Kabayaki: món nướng chủ yếu chế biến từ cá, được phủ sốt ngọt làm từ tương đậu và một số gia vị khác. Loại kabayaki phổ biến và được ưa chuộng nhất ở Nhật Bản được làm từ cá chình, gọi là unagi no kabayaki, thường được ăn vào mùa hè.
Takoyaki: bánh bạch tuộc nướng.
Shioyaki: Món nướng muối.
Yakiniku: một món ăn thường bao gồm thịt bò được tẩm ướp và nướng, mặc dù thịt gà cũng có thể được sử dụng tuy nhiên không phổ biến bằng thịt bò. Có hai loại yakiniku:
Thịt bò Kobe được dùng phổ biến. Người ta dùng sốt teriyaki làm từ xì dầu và rượu shochu. Yakiniku chế biến từ thịt thăn của bò được xắt lát mỏng hoặc từ các loại thịt bò xắt lát khác. Thịt được ướp với một hỗn hợp nước tương, đường, dầu mè, tỏi và các gia vị khác như hành lá, hoặc nấm, đặc biệt là nấm nút trắng hoặc nấm hương.Trước khi nấu ăn, thịt được ướp để tăng cường hương vị và độ mềm.Là món nướng nhưng nhiều khi món thịt này cũng được chế biến bằng cách chiên trong chảo. Theo cách thức chế biến hiện đại, yakiniku có chứa tỏi, hành tây và ớt chuông thái lát mỏng với cà chua, hành tây và có thể cả phô mai.
Thịt sườn bò, lợn hoặc gà tẩm xì dầu (shoyu) rồi nướng. Khi dùng sườn bò, nó còn được gọi là karubi hoặc harami. Sườn bò là nguyên liệu hay được dùng hơn cả.
Danh sách > Tsukemono

Được gọi là dưa muối Nhật Bản:
Asazuke: dưa muối xổi.
Gari: dưa gừng muối giấm đường.
Beni shoga: dưa gừng muối rượu mơ Nhật umezu.
Umeboshi: mơ Nhật muối.
Takuanzuke: dưa củ cải trắng.
Danh sách > Snack

Đồ ăn nhanh của Nhật được bày bán phổ biến tại các cửa hàng và siêu thị, tạp hoá trên toàn nước Nhật, giá cả phải chăng. Đặc biệt hơn hết là bánh gạo nướng với các vị mặn ngọt khác nhau. Ngoài ra một số loại bim bim của Nhật hay bánh kẹo (điển hình như Kit Kat, bánh que Pocky) hay các loại kem được giới trẻ Nhật yêu chuộng của các hãng như Lotte, Gari gari - kun,...
Một bữa ăn Nhật Bản bao gồm tempura, sashimi, và súp miso
Osechi, món ăn năm mới đặc biệt trong hộp ba tầng
Với cơm nắm onigiri
Yakitori, thịt gà xiên nướng
Gyudon, cơm với thịt bò (phải) và mì "niku shoyu ramen" (trái)
Bánh xèo Okonomiyaki với tép và phô mai
Cháo đậu đỏ azukiyagu bán tại một chợ ở tỉnh Okinawa
Suy luận Bayes

Suy luận Bayes dựa trên các xác suất có điều kiện liên quan đến các bằng chứng E được đưa ra nhằm kiểm định và cập nhật xác suất của các giả thuyết H
Suy luận Bayes hay thống kê Bayes (tiếng Anh: Bayesian inference, Bayesian statistics hay ngắn gọn là Bayesian) là một kiểu suy luận thống kê mà trong đó các quan sát hay bằng chứng được dùng để cập nhật hoặc suy luận ra xác suất cho việc một giả thuyết có thể là đúng. Khác với suy luận thống kê theo mẫu lặp (frequentist), suy luận Bayes yêu cầu một niềm tin trước (prior belief) về xác suất xảy ra một giả thuyết, và được cập nhật liên tục thông qua các dữ liệu hay bằng chứng quan sát được. Trong khi đó, suy luận theo mẫu lặp thường tập trung vào xác suất cũng như ước lượng dài hạn, và chỉ phụ thuộc vào một mẫu dữ liệu đủ lớn cùng với đó việc lấy mẫu được lặp đi lặp lại. Suy luận Bayes thường hữu ích trong trường hợp dữ liệu khan hiếm cũng như là khi ước lượng từ suy luận mẫu lặp được cho là không đáng tin cậy. Cái tên "Bayes" bắt nguồn từ việc sử dụng thường xuyên Định lý Bayes trong quá trình suy luận.
Các ví dụ suy luận Bayes đơn giản > Bánh quy từ hộp nào ?

Để minh họa, giả sử có hai hộp đựng đầy bánh quy. Hộp thứ nhất có 10 chiếc bánh quy sô-cô-la và 30 chiếc bánh quy bơ. Hộp thứ hai đựng mỗi loại bánh 20 chiếc. Bé Khoai chọn ngẫu nhiên một hộp, rồi nhặt đại một chiếc bánh. Ta có thể giả thiết rằng bé Khoai còn rất nhỏ nên không phân biệt hộp này hộp kia, và bé thích tất cả các loại bánh kẹo nên bánh loại nào với bé cũng vậy. Và chiếc bánh mà bé Khoai chọn té ra là một chiếc bánh quy bơ. Vậy khả năng Khoai nhặt chiếc bánh đó từ trong hộp thứ nhất là bao nhiêu?
Một cách trực quan, có vẻ rõ ràng là câu trả lời phải lớn hơn 1/2, do trong hộp 1 có nhiều bánh quy bơ hơn. Câu trả lời chính xác được tính theo định lý Bayes. Giả sử H1 tương ứng với hộp 1, và H2 tương ứng với hộp 2.
Ta biết rằng đối với bé Khoai, hai hộp là như nhau, do đó, P(H1) = P(H2), và tổng của chúng phải bằng 1, do đó cả hai đều bằng 0,5.
Dữ liệu D là quan sát về chiếc bánh quy bơ. Từ nội dung của hai hộp bánh, ta biết rằng P(D | H1) = 30/40 = 0,75 và P(D | H2) = 20/40 = 0,5. Khi đó, công thức Bayes cho ra kết quả:
Trước khi quan sát thấy chiếc bánh mà bé Khoai nhặt, xác suất cho việc Khoai chọn hộp 1 là xác suất tiên nghiệm, P(H1), có giá trị 0,5.
Sau khi đã nhìn thấy chiếc bánh, ta chỉnh lại xác suất đó thành P(H1|D), có giá trị 0,6.
Nên lưu ý là việc ta tin rằng việc quan sát thấy chiếc bánh quy bơ nên có ảnh hưởng theo cách nào đó tới xác suất tiên nghiệm  P(H_{1}) đã tạo nên xác suất hậu nghiệm  P(H_{1}|D), với giá trị tăng từ 0,5 lên 0,6. Điều này phản ánh trực giác của ta rằng chiếc bánh có khả năng được lấy từ hộp 1 hơn, do hộp này có tỉ lệ bánh quy bơ so với bánh quy sô-cô-la cao hơn hộp kia. Quyết định được cho dưới dạng một xác suất, điều này khác với thống kê cổ điển.
Các ví dụ suy luận Bayes đơn giản > Kết quả dương tính sai trong một xét nghiệm y học

Ta thu được các kết quả dương tính sai khi một kiểm nghiệm cho ra kết quả dương tính một cách sai lầm. Ví dụ, một xét nghiệm y học cho một bệnh có thể trả về một kết quả dương tính với hàm ý rằng bệnh nhân có mắc căn bệnh đó ngay cả nếu bệnh nhân đó không hề mắc căn bệnh đó. Ta dùng định lý Bayes để tính xác suất mà một kết quả dương tính thực ra lại là một dương tính sai. Kết quả là nếu một căn bệnh hiếm gặp thì đa số các kết quả dương tính có thể là dương tính sai, ngay cả nếu xét nghiệm có độ chính xác cao.
Giả sử rằng một xét nghiệm cho một căn bệnh cho ra các kết quả sau:
Nếu người được xét nghiệm quả thực mắc bệnh đó, xét nghiệm trả về kết quả dương tính trong 99% các trường hợp, hoặc nói cách khác là với xác suất 0,99
Nếu người được xét nghiệm thực ra không có bệnh, xét nghiệm trả về kết quả âm tính trong 95% các trường hợp, hoặc nói cách khác là với xác suất 0,95
Giả sử rằng chỉ có 0,1% dân số mắc căn bệnh này, nghĩa là nếu chọn ngẫu nhiên một người thì việc người đó mắc bệnh có xác suất tiên nghiệm là 0,001.
Ta có thể dùng định lý Bayes để tính xác suất cho việc một kết quả xét nghiệm dương tính là một dương tính sai.
Giả sử A là tình huống người bệnh mắc căn bệnh đó, và B biểu diễn bằng chứng - một kết quả xét nghiệm dương tính. Khi đó, xác suất người bệnh thực sự mắc bệnh khi biết rằng kết quả xét nghiệm là dương tính là
và do đó, xác suất cho việc kết quả xét nghiệm dương tính là một dương tính sai là khoảng  (1 − 0,019) = 0,981.
Mặc dù xét nghiệm có độ chính xác cao, nhưng tỷ lệ dân số mắc bệnh lại thấp đến mức đại đa số người bệnh có kết quả xét nghiệm dương tính thực ra không mắc bệnh đó. Tuy nhiên, tỷ lệ giữa người có kết quả xét nghiệm dương tính thực sự mắc bệnh (0,019) cao gấp 19 lần tỷ lệ người dương tính nhưng lại chưa xét nghiệm (0,001). Do đó, xét nghiệm không phải vô dụng, và việc xét nghiệm lại có thể làm tăng độ tin cậy của kết quả.
Để giảm vấn đề dương tính sai, một xét nghiệm cần rất chính xác khi cho kết quả âm tính đối với người không có bệnh. Nếu xét nghiệm cho ra kết quả âm tính đối với người không có bệnh với xác suất 0,999, thì
khi đó, xác suất của một kết quả dương tính sai giờ là 1- 0,5 = 0,5.
Mặt khác, kết quả âm tính sai là khi một xét nghiệm đối với một người có bệnh nhưng lại cho ra kết quả âm tính. Ta cũng có thể dùng định lý Bayes để tính xác suất của một âm tính sai. Trong ví dụ trên,
Xác suất một kết quả âm tính là âm tính sai là khoảng 0,0000105 hay 0,00105%.
Khi một bệnh hiếm gặp, các âm tính sai sẽ không phải là một vấn đề lớn đối với xét nghiệm, do xác suất đó thấp. Nhưng nếu 60% dân số mắc bệnh, thì xác suất của một âm tính sai sẽ lớn hơn. Với xét nghiệm trên, xác suất của một âm tính sai sẽ là
Xác suất rằng kết quả xét nghiệm là một âm tính sai tăng lên mức 0,0155 hay 1,55%.
Các ví dụ suy luận Bayes đơn giản > Trong phòng xử án

Trong một phiên tòa, một thành viên bồi thẩm đoàn có thể dùng suy luận Bayes để tính lũy các bằng chứng chống và bằng chứng bảo vệ bị cáo, và để xem tổng lại thì nó đã vượt qua ngưỡng của cá nhân vị bồi thẩm cho một nghi ngờ hay chưa.
Giả sử:
G là biến cố rằng bị cáo có tội.
E là biến cố rằng DNA của bị cáo khớp với DNA tìm được tại hiện trường vụ án.
P(E|G) là xác suất quan sát được biến cố  E với giả thuyết rằng bị cáo có tội. (Thông thường xác suất này được coi là bằng 1.)
P(G|E) là xác suất bị cáo có tội với giả thuyết rằng biến cố  E về chuyện DNA khớp xảy ra.
P(G) là ước lượng cá nhân của vị bồi thẩm về xác suất rằng bị cáo có tội, dựa trên các bằng chứng ngoài kết quả khớp DNA. Giá trị này có thể được dựa trên các phản ứng của bị cáo trong khi bị hỏi, hoặc dựa vào các bằng chứng đã được đưa ra trước đó.
Suy luận Bayes cho ta biết rằng nếu ta có thể gán một xác suất p(G) cho khả năng bị cáo có tội trước khi ta xét đến bằng chứng về DNA, thì ta có thể tính lại xác suất này theo xác suất có điều kiện  P(G|E), do
Giả sử, dựa trên cơ sở gồm các bằng chứng khác, một vị bồi thẩm quyết định rằng khả năng bị cáo có tội là 30%. Cũng giả sử rằng bằng chứng pháp y là: xác suất một người được chọn ngẫu nhiên có DNA khớp với DNA tại hiện trường vụ án là một phần 1 triệu, hoặc 10−6.
Biến cố E có thể xuất hiện theo 2 cách. Hoặc là bị cáo có tội (với xác suất tiên nghiệm 0,3) và do đó DNA của chính anh ta có mặt tại hiện trường với xác suất 1. Hoặc anh ta vô tội (với xác suất tiên nghiệm 0,7) và anh ta không may đến mức là một trong số một phần triệu dân số có DNA trùng khớp.
Từ đó, vị bồi thẩm có thể tính lại quan điểm của mình để tính đến cả bằng chứng DNA theo cách sau:
Việc áp dụng suy luận Bayes có lợi ích là nó đã cho vị bồi thẩm một cơ chế hình thức cho việc kết hợp các bằng chứng được đưa ra. Cách tiếp cận này có thể được áp dụng một cách liên tiếp cho từng mẩu bằng chứng được trình trước tòa, với xác suất hậu nghiệm của bước này trở thành xác suất tiên nghiệm cho bước tiếp theo.
Nhưng vị bồi thẩm vẫn phải có một xác suất tiên nghiệm cho khả năng phạm tội trước khi bằng chứng đầu tiên được xét đến. Người ta khuyên rằng có thể lấy giá trị này bằng xác suất phạm tội của một người ngẫu nhiên thuộc giới tính tương ứng, lấy tại địa phương nơi xảy ra vụ án. Do đó, đối với một vụ án thực hiện bởi một người đàn ông trưởng thành trong một thành phố có 50.000 nam giới trưởng thành, xác suất tiên nghiệm khởi đầu có thể là 1/50.000.
Các ví dụ suy luận Bayes đơn giản > Lý thuyết tìm kiếm

Bài chi tiết: Lý thuyết tìm kiếm Bayes
Tháng 5 năm 1968, Scorpion (SSN-589), tàu ngầm hạt nhân của Mỹ, đã không trở về cảng Norfolk, Virginia như mong đợi. Hải quân Mỹ tin rằng con tàu đã bị đắm ở vùng bờ biển phía Đông, nhưng một cuộc tìm kiếm rộng đã không tìm thấy xác con tàu. John Craven USN, chuyên gia nước sâu của Hải quân Mỹ, tin rằng xác tàu ở nơi khác và ông đã tổ chức một cuộc tìm kiếm ở phía Tây Nam Açores, dựa vào một phương pháp gây tranh cãi - phép đạc tam giác xấp xỉ bằng ống nghe dưới nước (approximate triangulation by hydrophones). Ông chỉ được cấp một con tàu, chiếc Mizar, và ông lấy lời khuyên từ một số chuyên viên tư vấn toán học để tận dụng tối đa các tài nguyên của mình. Một phương pháp tìm kiếm Bayes đã được sử dụng. Các chỉ huy tàu ngầm có kinh nghiệm đã được phỏng vấn để xây dựng các giả thuyết về cái gì có thể đã gây ra vụ đắm tàu Scorpion.
Vùng biển được chia thành lưới các ô vuông. Dưới mỗi một giả thuyết, mỗi ô được gán một xác suất. Kết quả là với mỗi giả thuyết có một lưới các xác suất. Các xác suất này được cộng lại với nhau để tạo một lưới xác suất toàn cục. Khi đó, xác suất gắn với mỗi ô sẽ là xác suất rằng vụ đắm tàu đã xảy ra tại ô đó. Một lưới thứ hai được xây dựng với các xác suất đại diện cho xác suất tìm thấy xác tàu nếu ô đó được tìm kiếm và xác tàu quả thực nằm tại ô đó. Đây là một hàm đã biết tính theo độ sâu của nước. Kết quả của việc kết hợp lưới này với lưới trước là một lưới cho ra xác suất tìm thấy xác tàu trong từng ô vuông của vùng biển nếu ô đó được tìm kiếm.
Lưới các ô trên vùng biển được tìm kiếm một cách hệ thống bắt đầu từ các vùng có xác suất cao nhất và tiến dần xuống các vùng có xác suất thấp hơn. Mỗi lầm một ô được tìm kiếm và không thấy xác tàu, xác suất của nó được tính lại theo Định lý Bayes. Điều này buộc xác suất của tất cả các ô khác phải được tính lại (tăng lên), cũng theo Định lý Bayes. Thời đó, việc sử dụng cách tiếp cận này đã là một thách thức lớn về mặt tính toán, nhưng cuối cùng nó đã thành công, và Scorpion đã được tìm thấy vào tháng 10 năm đó.
Giả sử một ô vuông có xác suất xác tàu nằm tại đó là p và xác suất tìm thấy xác tàu nếu nó nằm tại đó là q. Nếu ô đó được tìm và không thấy gì, thì theo định lý Bayes, xác suất được tính lại cho việc xác tàu nằm tại ô đó là
Ứng dụng tin học

Suy luận có các ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo và các hệ chuyên gia. Các kỹ thuật suy luận Bayes đã là một phần căn bản của các kỹ thuật nhận dạng mẫu bằng máy tính kể từ cuối thập kỷ 1950. Còn có một mối quan hệ ngày càng chặt chẽ giữa các phương pháp Bayes và các kỹ thuật giả lập Monte Carlo do không thể xử lý các mô hình phức tạp trong hình thức đóng (closed form) bằng một phân tích Bayes, trong khi cấu trúc mô hình đồ thị cố hữu đối với tất cả các mô hình thống kê, ngay cả các mô hình phức tạp nhất, tạo điều kiện cho các thuật toán giả lập hiệu quả như lấy mẫu Gibbs (Gibbs sampling) và các dạng khác của thuật toán Metropolis-Hastings. Gần đây, suy luận Bayes đã trở nên thông dụng trong cộng đồng phylogenetics vì các lý do này; các ứng dụng như BEAST Lưu trữ 2007-02-16 tại Wayback Machine và MrBayes Lưu trữ 2007-01-20 tại Wayback Machine cho phép ước lượng đồng thời nhiều tham số nhân khẩu học và tiến hóa.
Khi áp dụng cho phân loại thống kê (statistical classification) trong những năm gần đây, suy luận Bayesian đã được sử dụng để nhận diện spam (thư nhũng lạm). Các ứng dụng dùng suy luận Bayes để lọc spam bao gồm Bogofilter, SpamAssassin, InBoxer, và Mozilla. Việc phân loại spam được giới thiệu chi tiết trong bài Bộ phân loại Bayes đơn giản (naive Bayes classifier).
Trong một số ứng dụng, lôgic mờ là một lựa chọn thay thế suy luận Bayes. Tuy nhiên, lôgic mờ và suy luận Bayes không tương thích về toán học và ngữ nghĩa: nói chung, ta không thể hiểu mức độ đúng trong lôgic mờ là xác suất và ngược lại.
Love Yourself: Her

Love Yourself: Her (cách điệu là LOVE YOURSELF 承 'Her') là mini album thứ năm của nhóm nhạc nam Hàn Quốc BTS. Mini album được phát hành vào ngày 18 tháng 9 năm 2017, bởi Big Hit Entertainment. Nó có 4 phiên bản và bao gồm 9 bài hát, với "DNA" là bài hát chủ đề.
Bối cảnh

Love Yourself: Her là album đầu tiên được phát hành kể từ khi BTS tiết lộ "thương hiệu nhận diện" mới của họ vào ngày 4 tháng 7 năm 2017. Vào ngày 18 tháng 9, album được phát hành cùng với video âm nhạc cho bài hát chủ đề "DNA". Trong 24 giờ sau khi phát hành, video âm nhạc của "DNA" đã đạt 21 triệu lượt xem, trở thành video âm nhạc đầu tiên của một nhóm nhạc K-pop đạt hơn 20 triệu lượt xem trong 24 giờ.
Danh sách bài hát

Các khoản ghi chú được trích từ hồ sơ của album chính thức trên Naver.
| STT | Nhan đề | Sáng tác | Sản xuất | Thời lượng |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1. | "Intro: Serendipity" | "hitman" bang Slow Rabbit RM Ray Michael Djan Jr Ashton Foster | Slow Rabbit | 2:19 |
| 2. | "DNA" | Pdogg "hitman" bang Supreme Boi Suga RM Kass | Pdogg | 3:43 |
| 3. | "Best of Me" | Andrew Taggart Pdogg RM Suga J-Hope "hitman" bang Ray Michael Djan Jr Ashton Foster Adora Sam Klempner | Andrew Taggart Pdogg | 3:46 |
| 4. | "보조개" (Dimple) | Allison Kaplan Matthew Tishler RM | Matthew Tishler Crash Cove | 3:16 |
| 5. | "Pied Piper" | Jinbo "hitman" bang RM Suga J-Hope Pdogg Kass | Pdogg | 4:05 |
| 6. | "Skit: Billboard Music Awards Speech" | Pdogg | Pdogg | 1:43 |
| 7. | "MIC Drop" | Pdogg "hitman" bang J-Hope RM Supreme Boi | Pdogg | 3:57 |
| 8. | "고민보다 Go" (Go Go) | "hitman" bang Supreme Boi Pdogg | Pdogg | 3:55 |
| 9. | "Outro: Her" | Suga Slow Rabbit RM J-Hope | Suga Slow Rabbit | 3:49 |
| Tổng thời lượng: | Tổng thời lượng: | Tổng thời lượng: | Tổng thời lượng: | 30:33 |
| Phiên bản vật lý với các bản nhạc ẩn> STT | Phiên bản vật lý với các bản nhạc ẩn> Nhan đề | Phiên bản vật lý với các bản nhạc ẩn> Sáng tác | Phiên bản vật lý với các bản nhạc ẩn> Sản xuất | Phiên bản vật lý với các bản nhạc ẩn> Thời lượng |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 10. | "Skit: 망설임과 두려움" (Skit: Hesitation and Fear) | "hitman" bang Pdogg | "hitman" bang Pdogg | 8:32 |
| 11. | "바다" (Sea) | RM Slow Rabbit Suga J-Hope | RM | 5:15 |
| Tổng thời lượng: | Tổng thời lượng: | Tổng thời lượng: | Tổng thời lượng: | 44:20 |
Cốc biển

| Cốc biển |
| --- | --- |
Fregata magnificens
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Aves
Bộ (ordo): Suliformes
Họ (familia): Fregatidae Degland & Gerbe, 1867
Chi (genus): Fregata Lacépède, 1799
 Range map
5 loài
 Fregata magnificens  Fregata aquila  Fregata andrewsi  Fregata minor  Fregata ariel 
Cốc biển là một chi chim biển duy nhất trong họ cùng tên Fregatidae. Có 5 loài trong chi này. Chúng có đôi cánh, đuôi, và mỏ dài và con đực có túi bướu cổ màu đỏ, nó được bơm căng lên vào mùa sinh sản để thu hút con cái.
Phân loại học > Từ nguyên

Họ Frigate được nhà tự nhiên học người anh Eleazar Albin sử dụng năm 1738 trong quyển A Natural History of the Birds. Quyển sách cũng minh họa chim trống red gular pouch. Nó có nguồn gốc do những người đi biển Pháp đặt tên là la frégate—một loại tàu frigate. Thuật ngữ này đã được nhà tự nhiên học người Pháp Jean-Baptiste du Tertre đề cập tới khi mô tả loài chim này năm 1667.
Christopher Columbus đã gặp loài này khi đi qua quần đảo Cape Verde trong chuyến hải hành đầu tiên qua Đại Tây Dương năm 1492. Trong nhật ký của ông ngày 29 tháng 9, ông đã sử dụng từ rabiforçado, tiếng Tây Ban Nha hiện đại là rabihorcado hay forktail. Ở vùng Caribe, Cốc biển được gọi là chim Man-of-War theo các thủy thủ người Anh. Tên này được nhà thám hiểm người Anh William Dampier ghi trong quyển sách của ông An Account of a New Voyage Around the World xuất bản năm 1697:
Phân loại học > Phân loại

Cốc biển từng được xếp cùng nhóm với cormorant, và Sulidae (gannet và boobies) cũng như pelican trong chi Pelecanus theo Linnaeus năm 1758 trong ấn phẩm tái bản lần 10 của quyển Systema Naturae. Ông đã mô tả các đặc điểm khác biệt giữa bộ lô vũ thẳng ở đầu, He described the distinguishing characteristics as a straight bill hooked at the tip, linear nostrils, mặ trần, và chân có màng đầy đủ. Chi Fregata được nhà tự nhiên học người Pháp Bernard Germain de Lacépède xác định năm 1799. Louis Jean Pierre Vieillot đã mô tả chi này có tên Tachypetes năm 1816 đối với Cốc biển lớn. Tên chi Atagen đã được nhà tự nhiên học người Đức Paul Möhring đặt năm 1752, mặc dù điều này không có giá trị vì nó ra đời trước khi bắt đầu chính thức phân loại của Linnaean.
Năm 1874, nhà động vật học người Anh Alfred Henry Garrod đã xuất bản một nghiên cứu nơi ông đã xem xét nhiều nhóm chim khác nhau và ghi nhận muscles of a selected group of five chúng có thể hiện hay không.
Phân loại học > Các loài

Chi Fregata
Fregata magnificens
Fregata aquila
Fregata andrewsi
Fregata minor
Fregata ariel
Tài liệu

Harrison, Peter (1988). Seabirds: An Identification Guide. London: Christopher Helm. ISBN 0-7470-1410-8