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

构建贝叶斯网络。

贝叶斯估计，也是卡尔曼滤波算法的基础 是一篇很好的文章

吉布斯采样matlab代码贝叶斯近似估计 该项目采用三种方法来计算MAP推断和后验推断 吉布斯抽样 用均值场法计算推论和推论。 此外，通过Jupyter Notebook的变量消除方法可以计算出准确的结果。 ================================================== ============================ [[Bayesian_roximate_Inference]的代码和报告 先决条件 所提出的方法是通过Jupyter Notebook实现的。 所需的软件包包括： Matlab的 的Python 3 Jupyter笔记本 入门 通过对“数据集”文件夹中文件的分类来修改路径； 运行matlab代码的'Gibbs_sampling''mean_field'功能； “消除变量”方法位于“ Proj1”的Jupyter文件中 贝叶斯网络 吉布斯算法 平均场算法 表现

保证 R 包 这个 R 包库根据一些初始试验的数据简化了临床试验成功的一些计算。 贯穿始终的方法是生成效应大小的先验，使用初始试验数据生成效应大小的后验分布，然后使用该后验模拟稍后的试验。 这是一种本质上的贝叶斯方法。 安装 # install.packages('devtools') devtools :: install_github( " scientific-computing-solutions/assurance " , build_vignettes = TRUE ) 联系或了解更多详情。

人工智人-家居设计-基于Bayesian理论的电机滚动轴承故障的智能诊断研究.pdf

用于mnist数据集识别，将minst数据集和算坏mnist数据集的结果进行对比。

贝叶斯反演 在本文中，我们将讨论针对线性问题的全局和空间（连续，离散）参数的联合贝叶斯方法。

这项工作是通过制定非负稀疏信号恢复 (SSR) 问题和开发非负稀疏贝叶斯学习 (NNSBL) 算法来解决稀疏数组的源定位问题。 1.在'NNSBL.m'中给出了所提出的算法，在'Conven_SBL.m'中给出了传统的SBL算法以进行比较。 2. 'MRA_output.m' 用于生成阵列输出数据，'Peaksearch.m' 和'peak_find.m' 用于查找空间谱中的峰值位置。 3. 'Main_Simulation.m' 用于显示空间谱。 4. 'rmse_snr.m' 用于显示 DOA 估计与 SNR 的 RMSE。 5. 'rmse_snapshot.m' 用于显示 DOA 估计的 RMSE 与快照数量的关系。

学习贝叶斯统计的入门。公式不复杂，适合刚入门。