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贝叶斯理论是深度学习机器学习领域中重要的一个理论支撑，这个文档是不错的参考。
关于连续时间贝叶斯网络的一篇学术论文，包括连续时间贝叶斯网络的一些主要内容的介绍。
这篇文章记录了笔者学习贝叶斯决策的笔记，包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论，并简述了先验和后验概率的基本概念。此篇笔记适合对贝叶斯决策有一定了解的人们进行参考，希望对大家能有所帮助
朴素贝叶斯算法作为机器学习领域中的一种经典算法，与其他算法相比具有独特的优势。在机器学习中，朴素贝叶斯算法属于生成式模型，通过学习数据的分布来建立模型。与之相对应的是判别式模型，判别式模型直接学习类别
机器学习-------------贝叶斯网络ppt
介绍Netica软件，详细介绍贝叶斯网络的的操作步骤，具体每一步均有截图，可以解决风险分析等多种问题。
利用MATLAB实现拉普拉斯贝叶斯算法，用在压缩感知中，仿真了信号重建的过程，对该过程有进一步的认识
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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
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