本系统实现了KNN、朴素贝叶斯和SVM三种分类算法下的文本分类自带训练集和测试集。

自适应贝叶斯图形套索 这是R包“ abglasso”的源代码。 它提供了使用贝叶斯图形套索MCMC采样器的函数来返回以下项的后验分布： 协方差矩阵，以及 精密矩阵

LT码的MATLAB仿真代码贝叶斯动态线性模型 这是贝叶斯动态线性模型的实现作者：楚乔任、钟瑞林@哥伦比亚大学2016 年Spring CBMF W4761 计算基因组学最终项目特别感谢Itsik Pe'er博士和Suo Yang 这个 repo 有以下文件夹： data_process：这个文件夹包含了所有处理B.Pseudomallei 数据和处理过的B.Pseudomallei 数据的python 脚本。 data_process.py：这是处理B.Pseudomallei数据的python脚本 processing_data.csv：这个 csv 文件包含所有基因 processed_data_chromosome_1.csv：这个 csv 文件包含来自染色体 1 的所有基因 processing_data_chromosome_2.csv：这个 csv 文件包含来自 2 号染色体的所有基因 DLM：此文件夹包含 DLM 的 Matlab 实现。 main.py 是调用函数 ltpdf.m 的主脚本 模拟：该文件夹包含模拟DLM数据的python脚本 Simulation_ne

主要介绍了Python实现的朴素贝叶斯分类器,结合具体实例形式分析了基于Python实现的朴素贝叶斯分类器相关定义与使用技巧,需要的朋友可以参考下

先验概率和后验概率 用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。 先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识 如果没有这一先验知识，可以简单地将每一候选假设赋予相同的先验概率 类似地，P(D)表示训练数据D的先验概率，P(D|h)表示假设h成立时D的概率 机器学习中，我们关心的是P(h|D)，即给定D时h的成立的概率，称为h的后验概率

针对现有动态面板数据分析中存在偶发参数和没有考虑模型参数的不确定性风险问题,提出了基于Gibbs抽样算法的贝叶斯随机系数动态面板数据模型。假设初始值服从平稳分布,自回归系数服从Logit正态分布的条件下,设计了Markov链Monte Carlo数值计算程序,得到了模型参数的贝叶斯估计值。实证研究结果表明:基于Gibbs抽样方法的贝叶斯动态面板回归模型能有效地揭示跨截面滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。

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