? 这个问题包含 5 个随机变量盗窃 B 地震 E 警铃 A 接到 Mary 的电话 M 接到 John 的电话 J 假设所有变量均取两个值 yes or no. 这里各变量间的关系存在不 确定性盗窃
java编写的贝叶斯算法，自己有调试过，可以运行成功，但存在一些缺点。
贝叶斯是一种基于概率的学习算法，能够用来计算显式的假设概率，它基于假设的先验概率。可对中文文本进行分词。
mahout中的贝叶斯算法的拓展开发包，提供了相关接口可以供用户调用，直接即可跑出结果，相关运行方式参考blog《mahout贝叶斯算法开发思路（拓展篇）》
利用MATLAB实现稀疏贝叶斯算法，对于压缩感知的学习是一个比较好的东西，可以对具体的过程实现有进一步的了解，用在压缩感知和稀疏恢复重建之中
这篇文档对 MATLAB 中的贝叶斯分类算法进行了详细介绍，并提供了示例代码。
5-贝叶斯算法.pdf
贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推
朴素贝叶斯 Naive Bayes实现使用python3 使用navie Bayes来学习和保留电子邮件是火腿还是垃圾邮件。
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型,对于给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的
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