说明：        可靠性评估贝叶斯网络，数据输入元件的故障率，条件概率计算每个元件，贝叶斯网络，贝叶斯推理，每项单元工作的概率来获得该系统的可靠运行。

可靠性评估 贝叶斯网络 故障率 贝叶斯推理

说明：最小错误率和最小风险贝叶斯分类器，附带示例数据

贝叶斯-分类 贝叶斯---分类 风险-matlab 贝叶斯-最小错误率-分类器设计 贝叶斯分类-matlab

说明：从数据学习贝叶斯网络结构的蚁群优化实现matlab平台下

ACO-master 贝叶斯优化 贝叶斯网络 aco bayesian network ANT optimisation

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：基于朴素贝叶斯的分类练习，在UCI数据库中的breast数据集上进行的测试

UCI分类 breast-cancer 贝叶斯分类-uci 朴素贝叶斯 breast_cancer

说明：用朴素贝叶斯方法实现了Iris数据的分类，还附了实验报告

iris-贝叶斯 分类实验报告 iris-分类-matlab bayes 贝叶斯

说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。

matlab 分类 代码 Iris 数据 贝叶斯

说明：应用背景随机波动率模型的matlab代码，贝叶斯推理本项目中包含的源代码和文件在项目文件部分中列出，请确保所列源代码是否满足您的需要。关键技术下面的包和源代码是使用非高斯OU连续叠加的随机波动模型的贝叶斯推理过程（M. F. J.钢），统计计算和数据分析，54，2594-2608。

matlab 代码 模型 随机 贝叶斯 波动 推理

说明：基于贝叶斯网络的源程序，可用于对数据的分类工作，效果较好

mixtureBNT.zip 贝叶斯网络 贝叶斯-分类 matlab-璐濆彾鏂?p= Bayesiannet