Bayesian Networks Variable Elimination Algorithm：贝叶斯网络变量消除算法.ppt

matlab BP神经网络(贝叶斯正则化算法程序).docx

用于训练的朴素贝叶斯的训练数据集以及测试数据集

统计补充材料 我已发表和正在进行的工作的统计补充材料代码。

机器学习与算法源代码6： 朴素贝叶斯模型.zip

matlab加噪声代码来源数量未知的PCA和MUSIC算法的贝叶斯推断 给定Y = VA + Z，如何在不过度拟合的情况下最佳估计V，A的未知维？ 对于流行的PCA模型，这是50年前的挑战（例如，因子分析，降维等） 第一次，我通过贝叶斯方法中的最大后验（MAP）估计（即，估计速度快，且具有线性复杂度）找到了针对该挑战的封闭式解决方案。 为了解决这个问题，我最终在附录中得出了全新的概率分布（即Double-gamma和Double-inverse-gamma分布）。 在仿真中，我们发现SNR = -10（dB）是对独立信号源进行准确估算（即，不过度拟合）的极限。 通过中心极限定理，我们知道三个标准差是所有平均随机变量的极值。 因此，可以通过信号加噪声百分比\ tau（Y）（即SNR> -10（dB）<=> \ tau（Y）<90> -10（dB）<=>“噪声偏差<3 *源的偏差” PS：我们将MAP方法与标准MATLAB软件包（音乐和aictest）进行了比较。 代码中的所有内容都应该清楚。 非常欢迎所有反馈！ 参考： V

從貝氏機率公式_看AI賦能人腦_ok2

本文基于朴素贝叶斯构建一个分类垃圾邮件的模型，研究对象是英文的垃圾邮件。 邮件内容保存在txt文件中，其中分为训练样本train和测试样本test。 在训练样本中正常邮件命名为：pos；垃圾邮件命名为：neg。 同时，可以将待分类的测试样本放入测试文件test中的对于pos，或者neg下，用来进行测试，如果是垃圾邮件则类别为0，反之类别为1。 在朴素贝叶斯法进行垃圾邮件的分类的思想中：有一个方法与一个假设： 　　贝叶斯定理：求解p(c|x)的问题变成了求解p(x|c)的问题 　　特征条件独立假设 ：X的n个特征在某类确定的条件下都是条件独立的。 具体可以看：[监督学习] 朴素贝叶斯法. 在Gi

贝叶斯·德莫格 贝叶斯死亡率预测。 与论文相对应的代码 Alexopoulos，A.，Dellaportas，P.，＆Forster，JJ（2019）。 使用潜在的高斯模型对死亡率进行贝叶斯预测。 皇家统计学会杂志。 系列A：社会统计。 DOI：10.1111 / rssa.12422

提出一种使用朴素贝叶斯作为核心算法来产生自动化测试用例的方法。该方法以实现自动化测试为目标,引入了朴素贝叶斯对产生的随机测试用例分类的思想。实验结果表明,这是一种可行的生成测试用例的方法。