贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。 　　本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。 　　大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。 　　作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。 　　本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

参数估计 function [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma)

Logistic回归和朴素贝叶斯 在UCI机器学习数据集上实现了Logistic回归和朴素贝叶斯。 对于这两个模型，使用混淆矩阵评估了这些分类器。

如何绘制经过QT中几个点的平滑曲线 https://blog.csdn.net/libaineu2004/article/details/121338441

写在最前 在之前的这篇文章中我们提到了对于贝塞尔公式的运用。本次分享一下如何推导贝塞尔公式以及附一个简单的:chestnut:即小球跟随曲线轨迹运动。 效果预览 demo地址 对于如何绘制连续的贝塞尔曲线可以参照这篇文章：基于canvas使用贝塞尔曲线平滑拟合折线段 在本例中生成的曲线由以上文章中的源码提供。 贝塞尔曲线公式推导 上面这张图是贝塞尔曲线的完整公式，看起来一脸懵逼=。=，因为这是N阶的推导公式，本次我们以一二阶贝塞尔公式的推导来理解一下这个推导公式的由来。先来看下网上流传已久的几张贝塞尔动图： 在这三张图中最重要的部分是我们需要理解变量t。t的取值范围是0-1。从上面的gif中也可以看出

通过设计线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，设计支持向量机对给定样本进行有效分类并分析结果。

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贝叶斯算法的C语言 和JAVA语言实现，源代码下载

使用python进行朴素贝叶斯方法预测，对具有20个主题的10万多篇文章进行训练，要求给出一篇文章，预测输出这篇文章属于什么类型

贝叶斯统计分析软件WINBUGS1.4 专业工具