mcmodels 贝叶斯参数估计模型 内容 models.py：多个模型的游乐场-Kruschke风格的BEST模型-Kruschke风格的BANOVA模型 fixdur.py：分段线性模型注视时间-尝试使用贝叶斯方法拟合扫视势头的影响- sdt_pymc2.py：信号检测理论模型

采用朴素贝叶斯算法对雷达点云数据进行分类，先构建kd树对点云领域进行搜寻，后提取点云的法向量、残差、主成分及高程差作为朴素贝叶斯算法的参数，运行程序可得到分类结果图。 （1）主程序为Classify.m （2）../data里为txt格式的训练样本与测试样本点云数据。

从数学角度来说，分类问题可做如下定义：       已知集合： 和 ，确定映射规则 ，使得任意 有且仅有一个 使得 成立。（不考虑模糊数学里的模糊集情况）       其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。 条件概率： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为： 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，

基于最小错误概率的贝叶斯分类器

分布式贝叶斯同震反演

针对移动目标防御中网络攻击面缺少客观风险评估的不足，为了有效地实现网络系统的安全风险评估，实现对潜在的攻击路径进行推算，提出一种基于贝叶斯攻击图的网络攻击面风险评估方法。通过对网络系统中资源、脆弱性漏洞及其依赖关系建立贝叶斯攻击图，考量节点之间的依赖关系、资源利用之间的相关性以及攻击行为对攻击路径的影响，推断攻击者到达各个状态的概率以及最大概率的攻击路径。实验结果表明了所提网络攻击面风险评估方法的可行性和有效性，能够为攻击面动态防御措施的选择提供很好的支撑。

该说明书对贝叶斯神经网络工具箱的使用进行了详细的说明

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The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inference is. Unfortunately, due to mathematical intractability of most Bayesian models, the reader is only shown simple, artificial examples. This can leave the user with a so-what feeling about Bayesian inference. In fact, this was the author's own prior opinion.

k-means聚类算法及matlab代码贝叶斯非参数小方差渐近聚类 这是贝叶斯非参数小方差渐近聚类算法库：DP均值，动态均值，DP-vMF均值，DDP-vMF均值。 出于比较原因，该库还实现了k均值和球形k均值。 该库带有一个可执行文件，该可执行文件允许使用DP-vMF-means，DP-means，球形k-means和k-means进行批量聚类。 示出了算法的简单性。 有关使用DDP-vMF-means的示例，请参考，该文档依赖于此程序包的dpMMlowVar库使用DDP-vMF-means从Kinect RGB-D流执行实时方向分割。 如果您使用DP-vMF手段或DDP-vMF手段，请引用： Julian Straub, Trevor Campbell, Jonathan P. How, John W. Fisher III. "Small-Variance Nonparametric Clustering on the Hypersphere", In CVPR, 2015. 如果您使用动态均值，请引用： T. Campbell, M. Liu, B. Kulis, J. How