1. A Gaussian process can be used as a prior probability distribution over functions in Bayesian inference.

Гауссовский процесс может быть использован как априорное распределение вероятностей функций в байесовском выводе.

2. The convergence and stability of the expansion are ensured by a prior probability measure on the expansion coefficients.

Сходимостя и устоичивостя раэлозения обеспечивается благодаря априорнои вероятностнои величине козффициентов раэлозения.

3. In the Bayesian approach, the data are supplemented with additional information in the form of a prior probability distribution.

В байесовском подходе данные сопровождаются дополнительной информацией в виде априорного распределения вероятности.