贝叶斯模型用于变化检测。

简介：
贝叶斯变化检测采用贝叶斯模型的变化检测模块，运用了一种递归算法，旨在对实值输入-输出数据序列进行分割。该算法假定在每个数据段内，输入和输出数据都遵循多元线性模型。线性模型的关键参数——即系数矩阵和噪声协方差矩阵——被定义为随机变量，从而构建了一个完整的贝叶斯模型。 序列分割过程通过递归更新一组分割假设来实现，这些假设在线上进行。 针对已收集的所有数据，每个假设都旨在捕捉关于当前数据段长度的特定信息和信念。 每当新的输入-输出数据到达时，系统都会对这些假设进行更新，以充分反映已获得的知识。 为了保证计算效率，每个更新步骤的计算成本通过近似方法保持相对稳定。 通过调整相关参数，可以有效地控制计算成本与近似质量之间的平衡关系。 该模块可以通过pip命令轻松安装；此外，用户也可以通过命令行下载并安装该模块，具体操作如下：使用git clone命令克隆代码库：git clone git@github.com:gabrieag/bayesian-change-detection.git，然后进入代码目录：cd bayesian-change-detection。