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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
朴素贝叶斯算法，c/c++语言的 它能提供比非泛型强类型集合更好的类型安全性和性能。
贝叶斯学习的讲义，用于模式识别和机器学习。PDF版本，便于下载打印。
提供详细的贝叶斯网络python程序，并提供具体实例验证，
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络，因为DBN在任意时间点T，变
使用Matlab编程，对教材74页例3.3.1进行编程仿真。其中，正电压A的值、噪声方差值、每个码元周期内的采样点数N自行设定（可设置为可调的变量）。噪声值可使用Matlab中产生高斯随机数的函数来进
贝叶斯优化算法在多目标优化问题中的应用，设计分布估计算法
贝叶斯优化最小二乘向量机，很好的优化方法，也比较少见
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