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贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要，但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，本书的计算方法能帮助你获得一个良好的开端。 　　使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 　　处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 　　从简单的例子开始，包括硬币问题、M&Ms豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题 　　学习计算方法，解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题

一、实验要求 在计算机上验证和测试垃圾邮件的字词统计，进行垃圾信息分类识别。 二、实验目的 1、掌握贝叶斯识别的原理 2、对垃圾邮件信息进行分类识别

一、实验要求 在计算机上验证和测试用贝叶斯进行分类识别。 二、实验目的 1、掌握贝叶斯识别的原理 2、掌握贝叶斯如何对连续量特征进行分类 三、实验内容 实验步骤 1. 请完成对GaussianNB.py代码的阅读，对其代码进行注释，

贝叶斯推断及其互联网应用

基于贝叶斯信息更新方法，提出了一个无人机目标搜索的动态策略模型，并给出了相应算法。该模型是在一般贝叶斯先验假设下给出的，不需要现有相关文献中均匀分布的假设。在无人机搜索行动中，可以实施贝叶斯干预，利用新获取的目标搜索区域的额外信息，实时地改进搜索策略。数值实验中，假设目标处于搜索区域的分布为正态分布，实验结果表明，相比较均匀分布假设，在正态分布假设下发现概率更大，而且贝叶斯干预后的累计发现概率不会降低。

用Python进行贝叶斯分析 这是Packt发布的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 请点击此获取经过测试可与最新版本的PyMC3一起运行的代码的更新版本。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟章节名称。 本书是针对Python版本> = 3.5编写的，建议您使用当前可用的最新版本的Python 3，尽管大多数代码示例也可能适用于旧版本的Python，包括较小的Python 2.7调整。 也许安装Python和Python库的最简单方法是使用科学计算发行版Anaconda。 您可以阅读有关Anaconda的更多信息，并下载。 将Anaconda放入我们的系统后，我们可以使用以下命令安装新的Python软件包： conda install NamePackage 我们将使用以下python软件包： IPython的5.0