说明:PRML读书会第三章 Linear Models for Regression(线性基函数模型、正则化方法、贝叶斯线性回归等)
说明:基于贝叶斯机器学习的生态模型参数优化方法研究_何立杰
说明:贝叶斯网模型的学习、推理和应用
说明:部分实现了追踪测速迭代松弛算法,matlab开发工具箱中的支持向量机,主要是基于mtlab的程序,通过反复训练模板能有较高的识别率,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。
说明:偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用
说明:2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】
说明:非参贝叶斯方法的实现,可用于语义学习、概率主题模型等问题中。