介绍了第三章的算法实现的不足，分析了问题出现的原因，以及提出了改进算法的方法。第五章算法测试与评估。本章是本文的重点，对算法进行对比测试，得到了准确率、精确率、

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人工智能选股之朴素贝叶斯模型主要讲解概率模型的股票交易市场中的应用，值得学习与借鉴

尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器

基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

Matlab Lsqnonlin代码使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断的Matlab代码 该存储库包含Liu，Wang，Nie和Cao（2018）在文章“使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断”的第5节中用于仿真研究的Matlab代码。 总共有两个文件夹：“函数”和“模拟”。 文件夹“函数”包括用于SMN模型和常规模型的MCMC算法的Matlab函数。 文件夹“ Simulations”包括要进行仿真的主要Matlab代码。 ====================模拟============================== ================= HMEODE_T.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据Student的t分布生成的。 HMEODE_GeneralizedHyper.m：用于模拟分层混合效果ODE模型的主要Matlab代码，其中随机效果是根据广义双曲线分布（GH）生成的。 HMEODE_MixtureT.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据学生的t分

Introduction to Bayesian Analysis

最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策matlab代码，贝叶斯决策理论方法，是统计模式识别中的一个基本方法。贝叶斯决策判据，既考虑了各类参考总体出现的概率大小，又考虑了因误判造成的损失大小，判别能力强。

实现朴素贝叶斯分类器算法基本功能，代码有注释，还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版，如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法（sorted函数的参数）。

使用KNN、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等算法解决简单的分类问题 源码中包括线性归回算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法及SVM算法的使用方法演示，以及对数据的预处理、训练建模过程。 实现对水果数据集的分析，最终将同类水果进行分类。