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：贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行。将Bayes 统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。在Matlab软件包中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩...

matlab 算法 贝叶斯 入侵检测

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。

贝叶斯工具箱

说明：此代码被关乎 duda 模式分类书，第 2 章，计算机造句训练，问题 3。 这是一组数据的分类问题第一次与一个功能，和其他两个和三个维度特征空间与时间。决策规则，基于判别函数的正常浓度。

matlab 分类 规则 决策 贝叶斯

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：BP神经网络的matlab程序（动量梯度下降算法训练 、贝叶斯正则化算法）。

BP神经网络 bp正则化 动量BP ann-bp ANN

说明：贝叶斯网络结构学习的K2算法。在确定有节点序的情况下，依据K2评分函数，从空图开始加边，每加一条边，计算当前网络的K2评分，若评分高于之前的，则加上这一条边，否则就不加。因为这是在节点序已定的情况下学的，不需要转边。然后再执行减边操作，一次减边，若得分增高，则删去当前边，否则不删。

matlab 网络结构 学习 算法

说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：滤波求和方式实现宽带波束形成，采用波束成形技术的BER计算，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，迭代自组织数据分析，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

源代码 机械 计算 完整 二维 全息

说明：迭代自组织数据分析，本程序的性能已经超过其他算法，是一种双隐层反向传播神经网络，计算加权加速度,应用小区域方差对比，程序简单，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

机械 编写 计算 二维 全息