说明：SaratC.的贝叶斯统计。密歇根州立大学统计与概率系计算机科学与工程系。
SaratC 贝叶斯统计
说明：茆诗松 贝叶斯统计第二版课后答案
相关数学知识
说明：这是一个贝叶斯独立分量分析(ICA)算法的线性瞬时混合高斯噪声模型和添加剂。解决问题的是ML-II推论,即资源的整合在发现源后和噪声协方差矩阵和混合了最大化的边际似然。充分统计量的估计平均场或变分理论和线性响应修正或通过自适应平均场理论水龙头。平均场方程,解决了信仰传播法的或连续的迭代。
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说明：模式识别中统计模式识别的方法，包括贝叶斯，统计学习，LDA，PCA，SVM的经典方法，是不可多得的算法的toolbox
lda-svm statistic-toolbox LDA-PCA-matlab 贝叶斯-算法 svm-matlab
说明：应用背景1. 掌握统计判别问题的含义，理解贝叶斯判别原理。 2. 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 3. 观察各种因素对分类错误概率的影响。 关键技术模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去， 统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一。贝叶斯判别原理是统计模式识...
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说明：贝叶斯网络的matlab实现。可以创建贝叶斯网络、训练模型，以及实现统计推理。这里是最新的1.0.4版
贝叶斯模型 贝叶斯-推理 fullbnt-1.0.4 贝叶斯 贝叶斯训练
说明：SUN：利用自然统计的显著性贝叶斯检测框架。一种自底向上的检测图像的显著性区域方法。
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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。
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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。
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说明：统计决策论及贝叶斯分析（第二版）（James O.Berger）带书签
强化学习
