PI:使用贝叶斯贝叶斯推断和SEIR +模型为流行病建模 源码

贝叶斯统计是在经典统计的争论中逐渐发展起来的。争论的问题有：位置参数是否可以看作随机变量？事件的概率是否一定要有频率解释？概率是否可用经验来确定？在这些问题的争论中，贝叶斯学派建立起自己的理论和方法。

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朴素贝叶斯 Naive Bayes实现使用python3 使用navie Bayes来学习和保留电子邮件是火腿还是垃圾邮件。

贝叶斯统计推断介绍

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贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推

该文档包含生成模型、判别模型的区别，高斯判别模型与LR之间的关系，NB以及基于拉普拉斯平滑处理的NB的例子，EM算法流程及例子，最后以一个常见的垃圾邮件分类为例解释说明贝叶斯算法。

Price关于贝叶斯推断的经典论文，第一次系统地应用了贝叶斯原理到统计数据分析。