朴素贝叶斯分类器 MATLAB 源代码，里面含有使用实例，用的是 UCI 的 mushroom 数据集。 分类器详细介绍见： http://blog.csdn.net/yunduanmuxue/article/details/39693917

贝叶斯分类器MATLAB经典程序

讲解动态贝叶斯网络原理与应用 pdf文档

行业-电子政务-基于时序贝叶斯知识库TBKB的电网故障诊断方法.zip

基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法

利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。 利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。

变种 贝叶斯FAVAR模型 这些代码适用于用Scipy和Numpy用Python编写的贝叶斯因子增强VAR代码。 该规范的目的是分析韩国的工业生产率溢出效应。

基于MATLAB的模式识别的参数估计的最大似然估计，处理水环境分类问题，共分为5类，最后利用贝叶斯决策得出五类总的识别率。

VBMC 是一种近似贝叶斯推理方法，旨在拟合和评估具有潜在噪声似然评估预算有限的计算模型（例如，对于计算成本高的模型）[1,2]。 具体来说，VBMC 同时计算： - 模型参数的近似贝叶斯后验分布； - 对数模型证据（也称为对数边际似然或对数贝叶斯因子）的近似值——从技术上讲，是近似下界，这是一种用于贝叶斯模型选择的指标。 对人工测试问题和来自计算和认知神经科学的大量真实模型拟合问题的广泛基准表明，VBMC 通常——通常是非常——优于样本高效贝叶斯推理的替代方法。 VBMC 运行时几乎无需调整，而且很容易针对您的问题进行设置。 *** 如需更多信息、教程和文档，请访问该项目的 GitHub 页面： https : //github.com/lacerbi/vbmc *** 如果您对参数的点估计感兴趣，您可能需要查看贝叶斯自适应直接搜索 (BADS)，这是一种可与 VBMC 协同

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