本实验基于贝叶斯分类器对采集的微博数据进行情感分析，从中提取出不同的情感类别。

基于经典贝叶斯理论的图像分割，含有MATLAB代码，有训练数据和实验数据，还有相应的PPT详解。 基于经典贝叶斯理论的图像分割，含有MATLAB代码，有训练数据和实验数据，还有相应的PPT详解。

贝叶斯神经网络预测：使用动态贝叶斯神经网络预测连续信号数据和Web跟踪数据。 与其他网络架构相比

课程作业：根据数据判定是否去打网球的贝叶斯决策。Design a program to calculate for any values of basd on the data in Table 1.

基于朴素贝叶斯的中文文本情感倾向分类研究，写得还是不错的。。。

基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型

Matlab中dither的实现代码巢穴 贝叶斯证据计算的嵌套采样算法的 Python 实现。 该存储库是 Matthew Pitkin 和 Joe Romano 的基于 MATLAB 的 matlabmultinest 代码的一个端口，部分基于 Issac Trotts 的“mininest.py”代码，可在 John Skilling 的网站上找到。 这段代码的目的是重现matlabmultinest代码中作为例子给出的频率模型的贝叶斯证据计算。 这里的例程是用 Python 编写的，应该接受先验密度和似然函数作为参数，并且要求从先验密度生成样本的函数也作为参数传递。 PyNest.nested_sampler 函数应该通过使用差分进化（最初由 Storn 和 Price）生成建议，然后使用 Metropolis-Hastings 规则接受或拒绝这些建议，从而执行带有容差计算的嵌套采样。 这种类型的算法生成可逆马尔可夫链，以便从先验生成一些独立的样本，这取决于采取多少步骤来允许链忘记其起点。 最后，基于现有样本群中最低似然样本设置的硬截断值来接受或拒绝样本。 我对 matlabmu

使用朴素贝叶斯对newsgroup文档分类的Python实现

贝叶斯超参数优化matlab代码主动 GP 超参数学习 这是 MATLAB 中描述的主动学习 GP 超参数方法的 MATLAB 实现 Garnett, R.、Osborne, M. 和 Hennig, P. 高斯过程线性嵌入的主动学习。 (2014)。 第 30 届人工智能不确定性会议（UAI 2014）。 给定函数f上的 GP 模型： 该例程依次选择一系列位置X = { x i } 进行观察，目的是尽快学习 GP 超参数θ 。 这是通过保持概率信念p ( θ | D ) 并通过最大化贝叶斯主动学习差异 (BALD) 标准来选择每个观察位置来完成的 N. Houlsby、F. Huszar、Z. Ghahramani 和 M. Lengyel。 用于分类和偏好学习的贝叶斯主动学习。 (2011)。 arXiv 预印本 arXiv:1112.5745 [stat.ML]。 此实现使用 Garnett 等人中描述的对 BALD 的近似。 上面的论文，它依赖于近似 GP 超参数边缘化的“边缘 GP”（MGP）方法。 主要入口点是learn_gp_hyperparameters.m 。 有关简

MATLAB源码集锦-基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现