SurrDAMH 贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法的Python实现 从后验分布π提供样品（U | y）的α˚Fη（γ - G（U））π0（U），其中y是观测的给定矢量，G是一个观测算子中，fη是概率密度函数高斯噪声观测的（PDF），π0（u）为高斯先验的PDF。 要求 麻木 科学的 大熊猫 json mpi4py petsc4py（用于“达西”示例） MyFEM（针对“达西”示例） github的： : pcdeflation（在“达西”示例中使用自己的通缩基础） make -C examples/solvers/pcdeflation clean make -C examples/solvers/pcdeflation build cython（用于pcdeflation构建） 跑步 conf_name 准备的玩具示例：“简单”，“简单_MPI”，“达西”

BGGM：贝叶斯高斯图形模型 R包BGGM提供了用于在高斯图形模型（GGM）中进行贝叶斯推理的工具。 这些方法围绕用于贝叶斯推断的两种通用方法进行组织：（1）估计和（2）假设检验。 关键区别在于，前者着眼于后验或后验预测分布（Gelman，Meng和Stern，1996年；见Rubin 1984年的第5节），而后者着眼于与贝叶斯因子的模型比较（Jeffreys 1961年； Kass and Raftery（1995）。 什么是高斯图形模型？ 高斯图形模型捕获了一组变量之间的条件（非）依赖关系。 这些是成对关系（部分相关性），用于控制模型中所有其他变量的影响。 应用领域 高斯图形模型被用于各种科学领域，包括（但不限于）经济学（Millington和Niranjan 2020），气候科学（Zerenner等人，2014），遗传学（Chu等人，2009）和心理学（Rodriguez等人，

bayes分类器的Matlab实现代码。欢迎下载

信号检测与估值中的贝叶斯准则仿真，代码自己编写，欢迎下载

该文档包含生成模型、判别模型的区别，高斯判别模型与LR之间的关系，NB以及基于拉普拉斯平滑处理的NB的例子，EM算法流程及例子，最后以一个常见的垃圾邮件分类为例解释说明贝叶斯算法。

人工智能系统中的TSP、九宫图、bayes、BP神经网络算法编程实现及实验报告

利用贝叶斯分类算法对两个已知样本进行分类并求出决策面方程，画出3维图像。 代码注释详细，易于看懂。

应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征 用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征 用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器； 用测试样本数据test2.txt对该分类器进行测试;

利用Bayes方法研究INAR(1)模型的参数估计,给出了模型参数的Bayes估计因子,并 通过数值模拟将Bayes估计与Yule-Walker估计、条件最小二乘估计、条件极大似然估计进行 比较。结果表明,Bayes估计方法在一定情形下优于其他方法。

matlab实现贝叶斯（bayes）参数估计