数据挖掘算法——朴素贝叶斯分类算法。分类是数据挖掘的基本任务之一,贝叶斯分类算法经典有效,有广泛的使用,也是别的算法对比的基准算法。本设计要求同学使用JAVA或C++设计和实现贝叶斯分类算法,并使用
从务实和编程的角度讲解了贝叶斯统计中的主要概念,并介绍了如何使用流行的PyMC3来构建概率模型。阅读本书,读者将掌握实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而提升解决一系列数据分析问题的能力。
系统介绍贝叶斯网络的经典中文专著,适合入门教材,推荐购买纸质版
一段贝叶斯算法的源码,有自学习过程,看一下!
基于贝叶斯估计的马尔科夫链蒙特卡洛法用于动态目标跟踪
贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决
朴素贝叶斯C++实现,数据被固定了,只是用来测试
朴素贝叶斯算法,c/c++语言的 它能提供比非泛型强类型集合更好的类型安全性和性能。
贝叶斯学习的讲义,用于模式识别和机器学习。PDF版本,便于下载打印。
提供详细的贝叶斯网络python程序,并提供具体实例验证,