本文讨论了贝叶斯方法，用于在测试过程中估计和预测软件系统的可靠性。 针对软件故障，提出了由Musa-Okumoto（1984）软件可靠性模型引起的非均质泊松过程（NHPP）。 Musa-Okumoto NHPP可靠性模型由执行时间部分和日历时间部分两个部分组成，是软件可靠性分析中的一种流行模型。 软件可靠性模型的预测分析对于修改，调试和确定何时终止软件开发测试过程非常重要。 但是，文献中缺少对Musa-Okumoto（1984）NHPP模型的贝叶斯和古典预测分析。 本文讨论了与开发测试程序密切相关的单样本预测中的四个软件可靠性问题。 采用基于非信息先验的贝叶斯方法来为这些问题制定明确的解决方案。 给出了基于真实和模拟数据的示例，以说明已开发的理论预测结果。

贝叶斯方法在基于风险的检验中的应用

摘要利用模糊数学方法和贝叶斯理论，把人的主观判断和经验以及从小样本中获得的概率分布模型结合起来，通过实例计算与有限比较法进行了对比，结果表明，该方法符合实际，为

目前,基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,将机器学习的相关方法应用于垃圾邮件的搜索和判定是进行大量垃圾邮件处理的有效方法。由于贝叶斯分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类方法受到了广泛的关注。主要介绍了贝叶斯方法的理论依据和实现方法,总结了近几年的贝叶斯分类方法的研究情况和贝叶斯方法在垃圾邮件处理中应用的优点和局限性,并提出了下一步可能的研究方向。

我也是找了好久，英文“Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers”，2分分享给大家，http://www.cnblogs.com/hxsyl/

大数据-算法-非参数贝叶斯方法在时间序列中的应用研究.pdf

TED（现称为BayesPrism） 使用统计边际化（BayesPrism）推断贝叶斯细胞比例重建：肿瘤微环境组成和基因表达的完全贝叶斯推断。 BayesPrism由反卷积模块和嵌入学习模块组成。去卷积模块利用来自scRNA-seq的细胞类型特异性表达谱，并实施完全贝叶斯推断，以根据肿瘤样品的大量RNA-seq表达共同估算细胞类型组成和细胞类型特异性基因表达的后验分布。嵌入学习模块使用期望最大化（EM）来使用肿瘤途径的线性组合来近似肿瘤表达，同时以反卷积模块估算的非肿瘤细胞的表达和分数为条件。 v1.1：添加了新功能，允许使用从scRNA-seq数据（例如，通过更精细的聚类）获得的细胞亚型/细胞状态信息，从而产生更细粒度的细胞类型，以更好地代表异质群体。它可以用来定义例如肿瘤微环境中的髓样或淋巴细胞群。 BayesPrism将计算这些子类型/状态的后验和。 v1.2：增加了功能cle

使用贝叶斯方法预测天气状况，运用Matlab软件来实现，通过天气的好坏来预测今天是否需要出去打球

使用matlab软件，利用贝叶斯方法实现鸢尾花的程序代码

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习，读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解，为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者，也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。