基于粗糙集理论和贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法

朴素贝叶斯算法实战 email邮件数据集，SogouC新闻数据集 Email_NB.py垃圾邮件过滤实现（Python3实现） Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现（Python3实现） 样本比较小，成功率大概为90% import numpy as np from functools import reduce """ 函数说明:创建实验样本 Parameters: 无 Returns: postingList - 实验样本切分的词条 classVec - 类别标签向量 """ def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], #切分的词条 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so',

本文在MATLAB平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试，比较和分析了实验结果。

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matlab图片叠加的代码NPBayes_fMRI 描述 这是一个用户友好的Matlab GUI，它实现了一个统一的，概率统一的非参数贝叶斯框架，用于分析来自多对象实验的与任务相关的fMRI数据。 该建模方法基于时空线性回归模型，该模型通过先于空间通知的多对象非参数变量选择来具体说明神经元活动中对象间的异质性。 该方法的一个特征是，它可以将受试者聚集到以相似的大脑React为特征的亚组中，同时生成组级和受试者级激活图。 方法和软件在以下手稿中进行了描述： Zhang，L.，Guindani，M.，Versace，F.，Engelmann，JM和Vannucci，M.（2016）。 多主题fMRI数据的时空非参数贝叶斯模型。 应用统计年鉴，10（2），638-666。 Kook，JH，Guindani，M.，Zhang，L.和Vannucci，M.（2018）。 NPBayes-fMRI：单对象和多对象fMRI数据的非参数贝叶斯通用线性模型。 生物科学统计学。 该代码已于17年10月31日向公众发布。 内容 该存储库包含以下文件夹： 示例文件夹包含Matlab数据集和自动解剖标记（AAL

贝叶斯先知 先知温度模型的贝叶斯优化，具有每日和每年的季节性以及额外的回归系数 如果您喜欢BayesianProphet，请给它加星号，或拨叉并作出贡献！ 先知分解显示了趋势以及英国剑桥温度观测的年度和每日季节性： 安装/使用 必需的： 最新版本的 包 程序包 包 要安装python软件包： pip install -r requirements.txt 安装以上依赖项后， 克隆存储库并在Jupyter的本地安装中打开笔记本，或 远程尝试笔记本 -可编辑 -可编辑 在上 在查看 细节 有关数据（包括清洁），基线模型，每日和每年的季节性描述以及R先知模型的详细说明，请参阅我的时间序列和R资料库中有关Cambridge UK温度预测的其他模型。 假设和限制已包含在上述存储库中，此处不再赘述。 我的剑桥大学计算机实验室气象站R Shiny存储库中提供了其他探索性数据分析。 我的主

dbn matlab代码BNT-SM 用于学生建模的贝叶斯网络工具箱（BNT-SM）旨在促进在学生建模社区中使用动态贝叶斯网络。 BNT-SM输入了一个数据集和一个由研究人员假设的贝叶斯网络模型的紧凑XML规范，该模型用于描述学生知识与观察到的行为之间的因果关系。 BNT-SM使用贝叶斯网络工具箱生成并执行代码以训练和测试模型。 BNT-SM使研究人员可以轻松地探索关于学生模型中知识表示的不同假设。 例如，通过改变贝叶斯网络的图形结构，我们研究了补习干预如何影响学生的知识状态-干预是可能脚手架还是可以帮助学生学习。 安装 BNT-SM是在Matlab中实现的，因此您需要安装并运行Matlab。 典型用法示例 下载并解压缩BNT-SM后，启动Matlab并执行 >> cd src >> setup >> cd ../model/kt >> [property evidence hash_bnet] = RunBnet('property.xml'); Property.xml是一个XML文件，用于指定我们正在构建的贝叶斯网络。 在目录BNT-SM / model中，您可以找到其他一些贝叶

matlab中的贝叶斯网络工具箱的使用说明书