高光谱图像分类：在Matlab中使用朴素贝叶斯，最小Eucleidian距离和KNN进行高光谱图像分类

《贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。

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贝叶斯算法图像分类matlab代码GP-EST：GP-UCB的统一算法和改进的可能性 这是使用高斯过程假设进行贝叶斯优化算法的matlab演示。 该算法在以下内容中有完整描述 在强盗环境中使用高斯过程进行优化估计（Zi Wang，Bolei Zhou，Stefanie Jegelka），在国际人工智能与统计会议（AISTATS）中，2016年。 可以在上找到该论文。 要运行代码，请先安装Carl Rasmussen和Hannes Nickisch（）的gpml工具箱。 有关如何运行算法的完整说明，请参见gpo_example.m。 在本文中，除了进行综合功能的实验外，我们还进行了与用于轨迹优化的初始化调整和用于图像分类的参数调整有关的实验。 轨迹优化实验基于Drake工具箱中的Airplane2D示例，位于。 图像分类实验遵循NIPS 2014中的论文“使用位置数据库学习场景识别的深度特征（Zhou等人）”。所有数据集均可在线获得。

本资源主要是实现了一个处理连续属性的朴素贝叶斯模型并在UCA上的葡萄酒数据集上进行了测评，另外源码中还包含了与数据集预处理、sklearn中的朴素贝叶斯的对比以及降维可视化等操作且注释详细，是一份完整的机器学习入门源码。

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朴素贝叶斯 数据挖掘的第一个任务。 实施朴素贝叶斯，使用基于熵的离散化预处理数据，并使用 10 倍交叉验证进行验证。

基于贝叶斯知识跟踪模型的慕课学生评价，王卓，张铭，如何让学生能够更加高效地利用慕课（Massive Open Online Courses，简称MOOC）上的资源历来就是一个重要的问题，实际上，MOOC平台的高用户流�