bayesian neural network in mnist

Bayesian Compressive Sensing Using Laplace Priors

贝叶斯分类是统计学方法。他们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。贝叶斯分类主要是基于贝叶斯定理，通过计算给定样本属于一个特定类的概率来对给定样本进行分类。

学习贝叶斯分析的入门书籍之一， 实践性代码较多。理论性较多的入门书籍可以参看Doing Bayesian Data Analysis

贝叶斯_TVPVAR TVP-VAR模型的贝叶斯估计 此仓库包含有关如何使用TVP-VAR模型进行贝叶斯分析的信息。 在深入研究代码之前，您应该看一下Bayes_TVPVAR_Presentation文件。 这将使您对TVP-VAR与常规VAR模型有何不同以及我们如何在TVP-VAR设置中进行贝叶斯分析的基线了解。 一旦对此有了一个不错的了解，代码就应该更容易理解。 在继续编写代码之前，我想引用从中获得代码的作者。 主要来源来自“经验宏观经济学的贝叶斯多元时间序列方法”（Koop和Korobilis，2010年），对此仅作了一些修改。 这是该项目的大多数信息都被引用的主要教科书。 TVP_VAR_CK文件包含许多不同的文件和功能，因此，为避免被MATLAB代码淹没，请将您的注意力集中在三个主要文件上。 一种是设置Homo_TVP_VAR.m文件，以从Korobilis（2008）读取数

学习贝叶斯统计的经典教材，楼主从淘宝买的，大家共同学习下~加油

INLA表示是集成嵌套拉普拉斯近似，是一种适合广泛的贝叶斯模型的方法。

自动集群 autocluster是用于执行集群任务的自动化机器学习（AutoML）工具箱。 报告和演示幻灯片可在和找到。 先决条件 Python 3.5或更高版本 也可以使用Linux OS或 如何开始？ 首先，安装 ： sudo apt-get install build-essential swig conda install gxx_linux-64 gcc_linux-64 swig pip install smac==0.8.0 pip install autocluster 这个怎么运作？ autocluster自动优化集群问题的配置。 通过配置，我们的意思是 降维算法的选择 聚类模型的选择 降维算法的超参数的设置 聚类模型的超参数的设置 autocluster提供了3种不同的方法来优化配置（复杂度不断提高）： 随机优化 贝叶斯优化 贝叶斯优化+元学习（warm

vbmc：MATLAB中用于后验和模型推断的变分贝叶斯蒙特卡洛（VBMC）算法

this Bayesian signal processing text will provide a much needed “down-to-earth” exposition of modern MC techniques. It is coupled with well-known signal processing model sets along with examples and problems that can be used to solve many real-world problems by practicing engineers and scientists along with entry level graduate students as well as advanced undergraduates and postdoctorates requiring a solid introduction to the “next generation” of model-based signal processing techniques.