贝叶斯分类器设计的一个matlab程序，希望对大家有用

朴素贝叶斯matlab源码 ImageProcessing ###项目意义与目的 看过很多有关模式识别,数据挖掘,机器学习的书,也研究过分类,聚类很多算法,朴素贝叶斯,knn,神经网络,支持向量机,但是都没有真正的实践过. 理论和实践是有差距的.所以需要动手实践. 以前的各种实践,受限于数据来源,不得不按照某种分布产生一些随机数,失去了锻炼数据挖掘中特征选择和生成的乐趣. 现实中我们拿不到电商网站的销售数据,跟踪不了用户的访问历史,就连抓微博数据都有诸多限制.唾手可得的似乎只有图片和文字了. 图片处理应该是比较成熟的一个领域,有着大量的资料可供参考.所以我想拿图片处理来练手. 本项目中我们主要选取人脸识别和图片搜索两个方向. 人脸识别,给出一张照片,给出可能是人脸的部分. 图片搜索,需要在人脸识别完成的基础上进行,给出一张照片,识别出人脸,找出照片库中其他含有该人脸的照片. 采用matlab来验证算法的可行性,视进展决定是否用其他语言来实现. ###项目计划 暂定计划如下 11.6-11.24:学习已有材料,知识储备 11.25-12.8:完成人脸识别部分功能 12.9-12.31:完

非常强大的matlab编程实现贝叶斯程序，可直接使用，模式识别

本文介绍了贝叶斯网络在 Matlab 中的应用，以及参数学习的实验。实验中使用了“草地潮湿原因模型”，首先建立了贝叶斯网络并手动构造了条件概率表，然后使用 BNT 中的函数进行样本生成和参数学习。该实验展示了贝叶斯网络在实际问题中的应用价值。

matlab中的贝叶斯网络工具箱的使用说明书

贝叶斯matlab代码实例贝叶斯在线多元变化点检测算法 学生： Ilaria Lauzana 主管： ，何塞·梅迪纳（Jose Medina） 该存储库包含由Ilaria Lauzana，Nadia Figueroa和Jose Medina提出的贝叶斯在线多元变化点检测算法的实现。 我们提供3种实现： Matlab的 Python ros节点从流数据中检测变更点（online_changepoint_detector） 您可以在相应的文件夹中找到每个实现： 结构 . ├── README.md └── matlab ├── README.md │   └── code │   └── lightspeed └── python ├── python-univariate ├── README.md │   └── bayesian_changepoint_detection ├── python-multivariate └── online_changepoint_detector ├── CMakeLists.txt ├── package.xml └── scripts └──

最小风险贝叶斯决策，MATLAB代码，有多个举例代码

小波域高斯尺度模型去噪，使用贝叶斯最小均方估计系数

贝叶斯matlab代码像贝叶斯一样融合它！ 介绍 这是我的博客“”中使用的代码的存储库。 目前，大多数帖子都与R和数据可视化有关（主要是因为这是我要改进的领域）。 将来，我确实打算谈论其他编程语言（MATLAB，Python，Julia等）和主题（机器学习，大数据和开放科学）。 该博客目前托管在Blogger上，我没有完全控制权。 我最终将移动它并更好地将其与我的个人网站（）集成。 可视化犯罪热点（） 创建快速报告（） 介绍CrimeMap（）（） 注意：“ CrimeMap”已移至。 现在，这是我所有R应用程序的默认存储库。 rBlocks实验（） 交互式rCrimemap（） 调色板生成器（） rCharts平行坐标（） 使用H2O进行深度学习（） RUGSMAPS-带有Bootstrap的闪亮应用（） 使用R，H2O和Domino进行实用且可扩展的分析（） 出现在Domino的博客上...

贝叶斯matlab代码实例vargplvm 该存储库包含用于实现贝叶斯GP-LVM的MATLAB和R代码。 MATLAB代码位于子目录vargplvm中，R代码位于vargplvmR中。 有关快速说明和示例视频/演示，请检查： 贝叶斯GP-LVM 该模型 贝叶斯GP-LVM（Titsias和Lawrence，2010年）是对传统GP-LVM的扩展，其中，潜在空间以变化的方式近似被边缘化（因此有前缀“ vargplvm”）。 让我们将$ \ mathbf {Y} $表示为观测矩阵（这里称为输出），其维度为$ n \ times p $，其中$ n $行对应于数据点，$ p $列对应于维度。 在潜在变量模型（LVM）方法中，我们假设这些观察值来自潜在（未观察或输入）空间$ \ mathbf {X} $，单位为$ n \ times q $，$ q << p $。 GP-LVM假定$ \ mathbf {Y} $是使用GP先验的非线性映射从$ \ mathbf {X} $生成的。 尽管此映射可以通过分析集成，但潜在变量不能。 因此，传统上使用MAP优化GP-LVM，即通过最小化$-\ log