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包括贝叶斯分析，伯努利分析，高斯分析的对同一数据集进行的训练比较，最终得出只有高斯分析训练出的模型能进行正确预测
《Python贝叶斯分析》随书代码
研究贝叶斯网络必备利器，简单实用
贝叶斯定理是基于假设的先验概率给定假设下观察到不同数据的概率提供了一种计算后验概率的方法数据样本X X1X2Xn n维特征向量类别C C1C2Cm P Ci si s计算其中si是
Introduction to Bayesian Analysis
每个毫升医生的第一个入门项目 此示例是一个基本的朴素贝叶斯应用程序,twitter的数据示例被标记为负数和正数
freebayes, 基于贝叶斯单体的遗传多态性 freebayes,一种基于单体型的变种检测器用户手册和指南 [Gitter](https://badges.gitter.im/Join chat
详细介绍经验贝叶斯估计方法，使用贝叶斯方法的一个先决条件是知道先验分布，而在实际问题中，这一条件常常是不满足的。因为，即使在一个问题中，人们对参数取什么值可能事先（抽样以前）有一些知识，但这种知识往往
这是我在积极总结的学习资料,希望对大家有帮助
贝叶斯讲义,学统计和数据挖掘的同学可以看看。
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