MATLAB 的主动搜索工具箱 该存储库包含用于执行主动搜索的MATLAB 代码，如以下论文所述： Garnett, R.、Krishnamurthy, Y.、Xiong, X.、Schneider, J. 和 Mann, R. Bayesian Optimal Active Search and Surveying。 (2012)。 机器学习国际会议（ICML 2012）。 此代码旨在与。 笔记 这里的所有代码都假设正/搜索类是由“1”编码的； 所有其他课程都被视为无趣。 内容 提供以下文件。 公用事业 search_expected_utility ：实现（一步）主动搜索预期效用的评分函数，直接用于argmax （用于一步前瞻）或与expected_utility_lookahead （用于多步前瞻）一起使用。 search_utility ：实现主动搜索实用程序的实用程序函数。

滤波与平滑是估计理论中最为核心的两类算法，可用于估计未知的状态或参数，贝叶斯滤波与平滑，是指在贝叶斯意义下的滤波与平滑，本书包括了经典的线性与平滑滤波，非线性与平滑滤波，以及费高斯与平滑滤波。

提出一种光透过散射介质的散斑恢复算法,可实现大视场任意位置的聚焦。通过仿真模拟光路测量散射介质的传输矩阵并进行二值化处理,再利用数字微镜器件对入射光进行二值振幅调制,实现透过散射介质的单点或多点聚焦。由于不同聚焦位置的独立性,所提算法能够实现大视场任意位置聚焦。仿真结果表明:聚焦位置的光强增强因子随着采样数目的增加而增加;与传统三步相移法相比,在采样数目减少1/3的情况下,所提算法能够获得55%的增强比,比三步相移法高12%。所提算法对透过散射介质实现大视场范围扫描聚焦有重要意义,在生物医学成像领域具有广阔应用前景。

贝叶斯神经网络 用于在贝叶斯CNN上通过MRI检测脑肿瘤的代码进行试验和实验

实验要求 文本类别数：>=10类。 训练集文档数：>=500000篇；每类平均50000篇。 测试机文档数：>=500000篇；每类平均50000篇。 实验内容 利用朴素贝叶斯算法实现对文本的数据挖掘，主要包括： 语料库的构建，主要包括利用爬虫收集Web文档等。 语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典。 自行实现朴素贝叶斯，训练文本分类器。 对测试集的文本进行分类 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价。

基于朴素贝叶斯分类的研究，c++语言源代码，

BayesianSVM：Wenzel等人在论文中描述的贝叶斯SVM的源代码。 “大数据的贝叶斯非线性支持向量机”

包含代码和数据库，亲测可用

太赫兹(THz)波具有的许多独特性质，使其非常适合应用于对人体的安检成像，但是目前原始太赫兹图像的信噪比、对比度和分辨率都有待改善。为提高太赫兹安检图像的质量，研究提出一种基于马尔可夫随机场理论的被动式太赫兹图像复原算法。对原始图像进行去噪和增强的预处理之后，在贝叶斯分析的基础上增加马尔可夫约束项进行图像复原。通过改变迭代次数和正则化参数，得到了清晰度不同的处理结果，经主客观评价指标分析确定了最佳的参数。实验结果证明，本算法可以在被动式太赫兹图像的噪声滤除和边缘信息保持上取得较好的平衡，从而大幅提高太赫兹安检图像的目标分辨能力。

预算matlab代码VC-贝叶斯估计 用于使用贝叶斯估计技术估计动态随机一般均衡（DSGE）模型的代码。 这些代码可从以下位置在线获得： 要求 Matlab（R） 使用Matlab（R）R2018a和以下工具箱对代码进行了测试 符号工具箱 统计工具箱 优化工具箱 乳胶 一些工具使用LaTeX来编译某些文档。 大多数LaTeX版本中都包含的epstopdf被某些工具使用。 附加代码和程序包 来自的代码： ， 版本 来自的代码： 用法示例 脚本SetDSGE.m是如何使用此程序包设置模型和估算模型的示例。 设置的主要结构 设置数据输入和输出的文件名 设置参数列表和优先级 设置观察变量列表 设置状态空间变量列表 设置艾德冲击的清单 生成符号变量 构造任何必要的辅助定义（可选） 设定观察方程式 设置状态方程式 以上9个步骤将建立模型。 设置后的贝叶斯估计通过找到使用后的模式前进MaxPost.m ，然后生成MCMC样品，使用MCMC.m 。 估计结果的分析是通过MCMCAnalysis.m完成的。 有关基本选项以及如何更详细地调用步骤序列，请参见示例SetDSGE.m 。 pdf格式的报告是在