matlab贝叶斯决策代码贝叶斯最佳-最差方法 该存储库包含贝叶斯最佳-最差方法的 MATLAB 实现。 您需要在您的机器上安装 JAGS。 请参阅以下链接以下载 JAGS： 先决条件 您需要在您的机器上安装 JAGS。 为此，请按照以下步骤操作： 访问 jags 开发站点并按照说明安装 JAGS 的 windows 版本。 在 Windows 中，转到控制面板，“系统和安全”，“系统”，然后单击“高级系统设置”，然后单击“高级”选项卡中的“环境变量”。 在“系统变量”下，单击路径，并将锯齿路径添加到字符串中。 这可能类似于“C:\Program Files\JAGS\JAGS-3.4.0\x64\bin”或任何路径。 如果您已经启动并运行了 Matlab，请退出 MATLAB 并重新启动以确保 MATLAB 使用新路径。 运行你的例子 要运行您的示例，请打开 runme.m 并将以下三个变量替换为您自己的数据 nameOfCriteria: This variable contains the name of Criteria A_B: contains the best-to-ot

matlab分时代码BEAST：用于变化点检测和时间序列分解的贝叶斯合奏算法 描述 时间序列数据的解释受模型选择的影响。 对于相同的数据，不同的模型可能会给出不同的，甚至是相互矛盾的模式，趋势和机制的估计，此包的突然变化，季节性和趋势（BEAST）的贝叶斯估计器减轻了这一局限。 BEAST试图通过放弃“最佳模型”的概念，并通过贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型都包含在推理中来改善时间序列分解。 它是一种灵活的工具，可用于发现时序观察中的突然变化（例如，变化点），周期性变化（例如，季节性）和非线性趋势。 BEAST不仅可以告知何时发生更改，还可以量化检测到的更改真实发生的可能性。 它不仅检测分段线性趋势，而且检测任意非线性趋势。 BEAST适用于各种实值时间序列数据，适用于遥感，经济学，气候科学，生态学和水文学。 示例应用程序包括使用它来识别生态数据中的政权转移，通过卫星图像绘制森林干扰和土地退化图，检测经济数据中的市场趋势，查明气候数据中的异常和极端事件以及揭示生物数据中的系统动态。 有关BEAST的详细信息，请参见。 可以免费使用50天的论文。 参考 Zhao，K.，Wulder，MA

已知先验分布概率和条件概率，使用贝叶斯公式，求后验分布的概率

贝叶斯抠图的源代码 BayesMatting.rar, 自己在做项目的时候使用的源代码。

贝叶斯全球变暖 该项目是对世界各地全球变暖速度的贝叶斯分析，是为贝叶斯统计课程完成的。 它包含 1) 三个 JAGS 线性回归模型，2) 读取数据、在模型上运行 MCMC 并绘制图形的 R 脚本，以及 3) 描述结果的论文。 安装 安装 R、JAGS 和 Latex。 在 R 提示符下调用 install.packages("ncdf", "R2jags", "ggplot2", "ggmap") 下载 GISTEMP并将其放入 data/ 子目录（您需要创建）。 跑步 在 code/ 中，通过调用运行 R 脚本 Rscript climate.R 它将打印不同模型的输出，并将数字保存到 /paper/figs/ 要制作论文，请转到 paper/ 并调用 pdflatex document.tex bibtex document pdflatex do

对贝叶斯估计的原理进行讲解分析，并进行matlab的仿真

估计概率分布的参数

基于贝叶斯网络模型的交通状态预测 写的很不错的

针对公交客流的时变特征，假设当前时刻的客流量仅与历史客流量和发车频率相关，提 出一种基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型，给出了节点定义、网络结构与参数学习及推理 算法，揭示了它们之间的因果关系；通过南通市３０１路公交线路某个站点的实际客流调查，利用该 模型预测其发展趋势，并与神经网络、支持向量机等预测模型进行比较，验证了其有效性。

具有TensorFlow的贝叶斯神经网络 如我的论文所述，该存储库考虑了贝叶斯人工神经网络的实现。 实施的中心是模块 ，其中我们的许多技术工作都受到启发。 该存储库的主要结构如下：