BayVAR 是一个 MATLAB 库，旨在从贝叶斯角度估计和分析向量自回归 (VAR) 模型。 BayVAR使用几种先验类型（明尼苏达州/利特曼，Canova，Raynauld-Simonato等）执行不受限制的贝叶斯估计。 还包括通过轴向搜索校准超参数以及预测和规范 (Box-Tiao) 分析。
2021-09-23 13:01:40
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该综述文章为贝叶斯因子分析模型的综述，较好的整理了因子分析模型的概念以及基本理论分析，是对因子分析方法入门学习的较好参看文章
2021-09-23 09:53:52
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这是本人业余的破解版本，我也不知道有没有完全破解成功，不过去除了一些功能限制（比如可以保存超过15个结点的图），如果遇到有破解未成功的地方请联系我，仅供学习与试用谢谢。附上我唯一找到的中文教程：http://blog.sciencenet.cn/blog-82650-255141.html
2021-09-21 21:04:46
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本文档由@Joe Chael提供。下面的例子分为3类: {Short，Tall，Medium}，Height为连续属性，假定该属性服从高斯分布 ，数据集如表4-5所示，请用贝叶斯分类方法对例子t=(Adam，M，1.95m)进行分类。详情请参见http://blog.csdn.net/qingdujun/article/details/46598187
2021-09-21 18:11:13
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pgmpy Python库是一个非常有用的概率图模型的研究库。可以创建贝叶斯网络、马尔可夫网络、动态贝叶斯网络等模型。此工具箱支持Python2.7和Python3.x，安装此工具箱需要按照解压后的REDME.txt文件执行。欢迎大家一起交流学习。
2021-09-21 17:34:43
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程序实现：
利用多种回归模型对华北八省市的实验区TRMM影像数据进行矫正
回归模型包括：多元线性回归、贝叶斯岭回归、弹性网络回归、支持向量机回归、梯度增强回归
通过对比发现：梯度增强回归模型的拟合效果最好，精度最高
回归模型的自变量包括：TRMM影像数据、DEM数据、经度、纬度
因变量为：实验区的站点插值数据
模型建立之后，将其应用于测试集数据，实现降雨数据的矫正
2021-09-20 20:48:32
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