1 2/3维图像分割工具箱 2 PSORT粒子群优化工具箱 3 matlab计量工具箱Lesage 4 MatCont7p1 5 matlab模糊逻辑工具箱函数 6 医学图像处理工具箱 7 人工蜂群工具箱 8 MPT3安装包 9 drEEM toolbox 10 DOMFluor Toolbox v1.7 11 Matlab数学建模工具箱 12 马尔可夫决策过程(MDP)工具箱MDPtoolbox 13 国立SVM工具箱 14 模式识别与机器学习工具箱 15 ttsbox1.1语音合成工具箱 16 分数阶傅里叶变换的程序FRFT 17 魔方模拟器与规划求解 18 隐马尔可夫模型工具箱 HMM 19 图理论工具箱GrTheory 20 自由曲线拟合工具箱ezyfit 21 分形维数计算工具箱FracLab 2.2 22 For-Each 23 PlotPub 24 Sheffield大学最新遗传算法工具箱 25 Camera Calibration 像机标定工具箱 26 Qhull(二维三维三角分解、泰森图)凸包工具箱 2019版 27 jplv7 28 MatlabFns 29 张量工具箱Tensor Toolbox 30 海洋要素计算工具箱seawater 31 地图工具箱m_map 32 othercolor配色工具包 33 Matlab数学建模工具箱 34 元胞自动机 35 量子波函数演示工具箱 36 图像局域特征匹配工具箱 37 图像分割graphcut工具箱 38 NSGA-II工具箱 39 chinamap中国地图数据工具箱(大陆地区) 40 2D GaussFit高斯拟合工具箱 41 dijkstra最小成本路径算法 42 多维数据快速矩阵乘法 43 约束粒子群优化算法 44 脑MRI肿瘤的检测与分类 45 Matlab数值分析算法程序 46 matlab车牌识别完整程序 47 机器人工具箱robot-10.3.1 48 cvx凸优化处理工具箱 49 hctsa时间序列分析工具箱 50 神经科学工具箱Psychtoolbox-3-PTB 51 地震数据处理工具CREWES1990版 52 经济最优化工具箱CompEcon 53 基于约束的重构分析工具箱Cobratoolbox 54 Schwarz-Christoffel Toolbox 55 Gibbs-SeaWater (GSW)海洋学工具箱 56 光声仿真工具箱K-Wave-toolbox-1.2.1 57 语音处理工具箱Sap-Voicebox 58 贝叶斯网工具箱Bayes Net Toolbox(BNT) 59 计算机视觉工具箱VFfeat-0.9.21 60 全向相机校准工具箱OCamCalib_v3.0 61 心理物理学数据分析工具箱Palamedes1_10_3 62 生理学研究工具箱EEGLAB 63 磁共振成像处理工具箱CONN 18b 64 matlab 复杂网络工具箱 65 聚类分析工具箱FuzzyClusteringToolbox 66 遗传规划matlab工具箱 67 粒子群优化工具箱 68 数字图像处理工具箱DIPUM Toolbax V1.1.3 69 遗传算法工具箱 70 鱼群算法工具箱OptimizedAFSAr 71 蚁群算法工具箱 72 matlab优化工具箱 73 数据包络分析工具箱 74 图像分割质量评估工具包 75 相关向量机工具箱 76 音频处理工具箱 77 nurbs工具箱 78 Nurbs-surface工具箱 79 grabit数据提取工具箱 80 量子信息工具箱QLib 81 DYNAMO工具箱 82 NEDC循环的整车油耗量 83 PlotHub工具箱 84 MvCAT_Ver02.01 85 Regularization Tools Version 4.1 86 MatrixVB 4.5(含注册) 87 空间几何工具箱 matGeom-1.2.2 88 大数计算工具箱 VariablePrecisionIntegers 89 晶体织构分析工具包 mtex-5.7.0 90 Minimal Paths 2工具箱 91 Matlab数学建模工具箱

【汉字识别】基于贝叶斯网络实现汉字识别matlab源码.md

贝叶斯网络matlab代码ML-SGHMC 纸张的实验代码： Chen Tianqi Chen，Emily B. Fox，Carlos Guestrin“随机梯度哈密顿蒙特卡洛” ICML 2014 资讯： arxiv链接： matlab：包含用于模拟实验的脚本 bayesnn：包含贝叶斯神经网络的numpy实现 MF：包含使用SGHMC的贝叶斯矩阵分解的C ++实现

为了能够有效地识别水军，在以往相关研究基础上，设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器，并基于贝叶斯模型和遗传智能优化算法实现了水军识别算法。利用新浪微博真实数据对算法性能进行了验证，实验结果表明，提出的贝叶斯水军识别算法能够在不牺牲非水军识别率的情况下，保证水军识别的准确率，而且提出的阈值优化算法能显著提升水军识别的准确率。

实际应用中大量的不完整的数据集，造成了数据中信息的丢失和分析的不方便，所以对缺失数据的处理已经成为目前分类领域研究的热点。由于EM方法随机选取初始代表簇中心会导致聚类不稳定，本文使用朴素贝叶斯算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围，然后按E步M步反复求精，利用得到的最大化值填充缺失数据。实验结果表明，本文的算法加强了聚类的稳定性，具有更好的数据填充效果。

BCS 理论是由 Shihao Ji 等提出的，BCS 理论解决问题的基本思想是为 CS的恢复问题建立了一个贝叶斯框架，将贝叶斯思想融入到 CS理论中，通过统计学解决问题的新视角来重新对待传统 CS理论的信号重构问题

清晰的mobi资源，有完整的目录书签，阅读效果完美。 极易阅读，能够在最短的时间里重新捡回概率与统计的知识。 全美经典，有品质保证。

matlab分时代码BVAR连接 描述 这是一种用户友好的Matlab GUI，它对贝叶斯多主题向量自回归（VAR）模型实施了变分推理方法，以便基于静止状态功能MRI数据来推理有效的大脑连通性。 建模框架使用贝叶斯变量选择方法，以允许在主题级别和小组级别同时推断有效的连接性。 它还可以灵活地将多模式数据（尤其是结构性DTI数据）集成到现有结构中。 我们开发的变分推理方法可实现方法的可扩展性，并能够根据数据的全脑分割来估计主题级和小组级的大脑连接网络 下面的手稿中描述了变分方法的方法论和详细实现： Chiang，S.，Guindani，M.，Yeh，HJ，Haneef，Z.，Stern，JM和Vannucci，M.（2017）。 使用多模态神经影像数据进行多主体有效连通性推理的贝叶斯矢量自回归模型。 人脑映射，38，1311-1332。 Kook，JH，Vaughn，KA，DeMaster，DM，Ewing-Cobbs，L.和Vannucci，M.（2020年）。 BVAR-连接：用于大脑连接网络推理的多主题向量自回归模型的变分贝叶斯方法。 神经信息学的出现。 内容和安装。 该存储库包含

贝叶斯分类算法 贝叶斯分类算法的伯努利模型 贝叶斯分类算法的多项式模型 NaiveBayesClassifier

生物神经系统的六个基本特征： 1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4）信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的； 5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态； 6) 每个神经元可以有一个“阈值”。 8.3 人工神经网络 8.3.1 生物神经元