贝叶斯概率

将雷达回波信号写为如下稀疏形式： 其中 为基矩阵， 为待求系数列向量。 为服从均值为0，方差为 的加性高斯噪声。目标向量 为已知元素集，包含N个变量，即 。 若每个元素独立向量 的概率密度为： 这也是

贝叶斯压缩感知

Matrixfactorizationisafundamentalproblemthatisoftenencounteredinmanycomputervisionandmachinelearning

《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》[加]CameronDavidson-Pilon著

用python写的哦，anaconda才能运行哦

史忠植中国科学院计算技术所介绍概率推理——贝叶斯网的PPT

概率深度学习：反向传播贝叶斯，ProbabilisticDeepLearning_BayesbyBackprop。

BOPP:贝叶斯概率优化程序

不错的贝叶斯网络入门书。讲的就是从贝叶斯公式--->网络化的贝叶斯过程---->网络化的贝叶斯和图论的结合----->贝叶斯网络在专家系统的应用----->贝叶斯网络在机器学习

基于贝叶斯概率预报的水库优化调度，李福贵，，本文研究水库系统基于贝叶斯概率预报下的优化调度。首先利用贝叶斯决策理论建立概率水文预报，以获得不确定度下的预报值；然后在

此程序是贝叶斯判别的程序,详细地介绍的贝叶斯判别的算法

贝叶斯网络概率中文分词算法。贝叶斯网络能够利用简明的图形方式定性地表示事件之间复杂的因果关系或概率关系,在给定某些先验信息后,还可以定量地表示这些关系。

本文讲解了数学中常见的概率分布，包括泊松分布、二项分布、正态分布、均匀分布和指数分布，并详细说明了生存分析和贝叶斯概率公式的应用。通过对这些知识的了解，读者可以更好地理解概率论中的基本概念和应用。内容

利用贝叶斯神经网络原理进行分类，MATLAB版本要求在10.0以上，低版本有些函数不支持

已知先验分布概率和条件概率，根据贝叶斯公式计算后验分布的概率。 步骤如下： 确定已知参数： 先验分布概率 $P(A)$ 条件概率 $P(B|A)$ 计算联合概率：