韦来生老师的贝叶斯统计第二版答案

使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，对学习稀疏贝叶斯很有用处

Spring-Boot-Neo4j-Movies Spring-Boot集成Neo4j结合Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统 博客地址： 项目博客地址： 升级Spark依赖，由原来的2.3升级到2.4，GitHub官方提醒> = 1.0.0，<= 2.3.2之间的版本容易受到攻击 spark2.4 == >scala2.11 and scala2.12 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 <

正态分布下的几种决策面的形式

K2算法是近二十年来贝叶斯网络中最著名的基于分数的算法。 具体来说，它以 DAG 的形式有效地恢复了底层分布。 详情请参考Cooper发表的论文[1] 请从“ControlCentor.m”开始，这里有一个简单的例子来理解如何使用我们的代码。 如果有任何问题，请告诉我，我会尽快帮助您。 我用mex编程重写了K2，如果你知道怎么编译，请试试K2.c，因为这段代码可以处理1000个变量的变量，效率很高。 它在 32 位和 64 位 linux 下进行了测试。 [1] G. Cooper 和 E. Herskovitz，从数据中归纳概率网络的贝叶斯方法，机器学习9 (1992), 330–347。 如果您使用此代码，请引用我们的论文： Bielza, C., Li, G. & Larrañaga, P. (2011)。 贝叶斯网络的多维分类。 国际近似推理杂志，第52卷，第705-7

垃圾邮件过滤器 基于贝叶斯网络的垃圾邮件过滤器 为垃圾邮件检测实现朴素贝叶斯分类器 [60] 朴素贝叶斯是一种简单有效的机器学习方法，用于解决各种问题，包括垃圾邮件检测的应用。 您将实现一个朴素贝叶斯分类器，将电子邮件消息分类为垃圾邮件（即垃圾邮件）或火腿（即合法邮件）。 本次作业的训练和测试数据集可以在 HW5_code.zip 中找到。训练集由不同目录中的 800 条垃圾邮件和 800 条火腿消息组成，测试集包含 400 条垃圾邮件和 400 条火腿消息。 两组都具有完整的原始标题信息。 每封电子邮件都是一个单独的文本文件。 数据组织如下： /train/ham/ /train/spam/ /test/ham/ /test/spam/ 提供的代码读取训练集中的所有消息，提取每个单词，删除标点符号和数字，构建所有单词的字典，并存储单词计数和单词概率。 此代码在框架代码文件 NBSp

基于Bayesian压缩感知的融合算法，感兴趣的可以去看看

压缩包内包涵了我所用过的图像融合程序，如小波，PCNN，贝叶斯等算法，仅供参考。

模式识别课件不错 郑州大学王杰老师的课件很详细适合初学者

3.最小最大准则 极小化极大准则 思想： 类先验概率未知，考查先验概率变化对错误率的影响，找出使最小贝叶斯风险最大的先验概率，然后以这种最坏情况设计分类器。 使最大可能的风险最小