说明：Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。

说明：基于贝叶斯的抠像算法，通过一个最大似然的标准去估计透明度

Bayesian-Matting bayes-matting-pudn matting Bayesian Bayesian-Matting

说明：基于贝叶斯的手写输入数字识别代码.对算法进行了描述，并有源文件。基于贝叶斯的手写输入数字识别代码.基于贝叶斯的手写输入数字识别代码.

matlab 代码 识别 手写 输入 基于 数字 贝叶斯

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 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。

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

说明：贝叶斯参数估计 输入：train_patterns, train_targets, sigma 输出：均值，协方差

贝叶斯 mu_bayesian 均值 协方差 参数估计 贝叶斯估计

说明：该代码实现的是压缩感知理论中的信号恢复问题。将压缩感知理论中的信号恢复问题转化为带参数约束的回归问题，从而利用贝叶斯理论实现参数估计，从而得到高效的重建稀疏信号。

压缩感知信号 信号重建 BCS RVM 稀疏恢复 FAST-rvm

说明：基于大坝温控的温度预报程序，采用了L-M优化算法和贝叶斯正则化算法，结果良好。

大坝温控 L-M优化算法 贝叶斯正则化算法 BP

说明：采用动量梯度下降算法训练BP网络，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。

动量梯度 L-M 贝叶斯正则

说明：大家看看就知道了，我也不是很懂这个程序。是有关贝叶斯公式的

贝叶斯 bay_errorb matlab-errorbar 贝叶斯-matlab 贝叶斯公式

说明：一个自己编写的Tri-training算法，利用支持向量机，K近邻，朴素贝叶斯进行协同训练

协同训练算法 贝叶斯 协同训练 协同 tri-training