bayesian-change-detection:基于贝叶斯模型的变化检测-源码

贝叶斯变化检测 基于贝叶斯模型的变化检测模块实现了一种递归算法，用于分割实值输入-输出数据序列。 段边界的选择假设在每个段内，输入-输出数据遵循多元线性模型。 线性模型的参数（即系数矩阵和噪声协方差矩阵）被视为随机变量，从而产生完全贝叶斯模型。 序列分割通过递归更新一组分割假设来在线进行。 给定到目前为止的所有数据，每个假设都捕获关于当前段长度的特定信念。 每次新的输入输出数据到达时，都会更新假设以反映这些知识。 每个更新步骤的计算成本通过近似值保持不变。 计算成本和近似质量之间的折衷可以通过调整参数来控制。 安装 可以使用pip安装此模块。 要从命令行下载并安装此模块，请在控制台中键入以下命令： git clone git@github.com:gabrieag/bayesian-change-detection.git cd bayesian-change-detection s