动态贝叶斯学习

贝叶斯压缩感知方面的顶级论文，可用在图像处理、计算机视觉、医疗图像、阵列处理等方面，值得好好研究和学习。

对贝叶斯的指导,知道建模，对样本信息进行趋势分析与概率评估

非常好，简单易懂，不错的东东。

机器学习理念，朴素贝叶斯举例，自然语言分析

贝叶斯网络基础技术

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。