行业文档-设计装置-旋翼桨叶、包括此种桨叶的旋翼以及飞行器

基于故障树和贝叶斯网络的发动机可靠性预计 在故障树基础上提出贝叶斯网络，并以“发动机不能正常点火”故障演示贝叶斯推理过程。通过可靠性数据库系统计算故障树中故障概率，采用贝叶斯网络建模方法，用连接树的形式表述故障树中不同层级事件之间的关系，完成由故障树向贝叶斯网络的转化。通过开发的界面得出建立的贝叶斯网络模型，并着重找出不同子系统中零部件故障的关联关系，并以油底壳故障可以导致两个子系统故障为实例计算联合概率分布，用于指导可靠性预计的大致范围。

matlab经典算法的程序之傅里叶级数实验.zip

包括贝叶斯统计计算 统计分布理论 决策理论等

本文介绍了R包bayesGARCH，它为使用Student-t创新的简约但有效的GARCH（1,1）模型提供了贝叶斯估计功能。 估计过程是全自动的，因此避免了调整采样算法的耗时且困难的任务。 在经验应用程序中显示了包的用法以交换汇率对数收益。

实验三 基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类.ipynb

总结数字信号处理第二章Z变换部分重要内容，从数学公式出发，分析各个公式背后的物理意义。

这个数据集的目的是使用二元叶片图像和提取的特征（包括形状，边缘和纹理）来准确识别99种植物。叶片由于其体积，流行率和独特的特性，是区分植物物种的有效手段。它们还提供了一个有趣的介绍，介绍如何应用涉及到基于图像的特性的技术。第一步，尝试构建一个使用预先提取的特征的分类器。接下来，尝试创建一组自己的功能。最后，检查您所犯的错误，并查看可以做些什么来改进。 Leaf Classification_datasets.txt

本代码实现了朴素贝叶斯分类器（假设了条件独立的版本），常用于垃圾邮件分类，进行了拉普拉斯平滑。 关于朴素贝叶斯算法原理可以参考博客中原理部分的博文。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from math import log from numpy import* import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has'

练习使用 Python 语言，请对“西瓜数据集2.0"中的数据进行分析，使用朴素贝叶斯方法学习西瓜数据后验条件概率分布，并对如下瓜的类型做出判断（乌黑，蜷缩，浊响，稍糊，平坦，硬滑）将 Python 运行结论截图上传到本题