贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 中文版

态变量(state variables)是指在系统中所含变量个数最少的变量,也就是决定系统状态的最小数目的变量的有序集合,有时也称为状态向量(state vector)。

适合初学者理解的贝叶斯分类的r代码,任何编程的背后都是理论的支撑,当初花了一天半编的该代码,欢迎指正。

对贝叶斯网络进行简要介绍,不过多描述,适合初学者学习

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