说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，GSM中GMSK调制信号的产生，重要参数的提取，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,通过反复训练模板能有较高的识别率。

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说明：匹配追踪和正交匹配追踪，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，快速扩展随机生成树算法，最小均方误差（MMSE）的算法，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用偏最小二乘法，能量熵的计算，能量谱分析计算,一个师兄的毕设，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

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说明：最小二乘回归分析算法，包括脚本文件和函数文件形式，FMCW调频连续波雷达的测距测角，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，线性调频脉冲压缩的Matlab程序。

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说明：仿真效果非常好，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，仿真效率很高的，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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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：贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。本程序可以利用少量观测数据进行贝叶斯推断，实现系统可靠性分析的好例子。

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：对于一个两类分类问题，当n=100时候，用mvnrnd()函数随机产生两类样本；每一类的样本容量不小于100；2）设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计；3）设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计（任选Parzen窗法或kn-近邻法之一），并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...

说明：分别使用最近邻（KNN），朴素贝叶斯（NB）和支持向量机（SVM）算法实现的分本分类的作业，内含数据集合以及详细的实验报告。

最近邻分类 贝叶斯 SVM实验报告 贝叶斯-分类 SVM分类