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含MATLAB代码及运行结果的层状贝叶斯算法.zip

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简介：
本资源包含基于Matlab实现的层状贝叶斯算法及其完整示例代码和运行结果。适用于深入研究贝叶斯统计与机器学习领域的学者和技术人员。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示的项目包括各种介绍和示例。更多详情可通过主页搜索博客查看。 适合人群：本科与硕士等科研学习使用 简介：一名热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于技术进步和个人修养同步提升。对于合作事宜欢迎私信交流。

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  • 含MATLAB代码及运行结果的层状贝叶斯算法.zip
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    本资源包含基于Matlab实现的层状贝叶斯算法及其完整示例代码和运行结果。适用于深入研究贝叶斯统计与机器学习领域的学者和技术人员。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示的项目包括各种介绍和示例。更多详情可通过主页搜索博客查看。 适合人群：本科与硕士等科研学习使用 简介：一名热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于技术进步和个人修养同步提升。对于合作事宜欢迎私信交流。
     
  • 贝叶斯向量自回归的MATLAB代码及贝叶斯算法源码.zip
    优质
    本资源提供贝叶斯向量自回归模型的MATLAB实现代码和相关贝叶斯算法源码，适用于经济计量分析与时间序列预测研究。 贝叶斯向量自回归的MATLAB代码以及相关的贝叶斯算法在matlab源码中有详细实现。
     
  • 贝叶斯算法示例代码 .zip
    优质
    本资源包含多个基于Python实现的经典贝叶斯算法示例代码，适用于学习和理解贝叶斯分类器的应用场景与实现方法。 贝叶斯算法例子代码包括两个案例：一是使用鸢尾花数据进行分类；二是利用新闻数据进行分类。相关代码可在名为“贝叶斯算法例子代码01_案例一：鸢尾花数据分类02_案例二：新闻数据分类.ipynb”的文件中找到。
     
  • Matlab贝叶斯决策代码-BayesianBWM：贝叶斯BWM方法
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    BayesianBWM是基于MATLAB实现的一种应用贝叶斯理论优化处理BWM（最佳-worst方法）问题的算法，适用于偏好分析和多准则决策。 该存储库包含了贝叶斯最佳-最差方法的MATLAB实现。您需要在您的机器上安装JAGS。 **先决条件：** 1. 在Windows系统中，请访问JAGS开发站点并按照指南来安装适合的操作系统的版本。 2. 安装完成后，在控制面板中的“系统和安全”选项下选择“系统”，然后单击高级系统设置，在弹出的窗口中点击“环境变量”。 3. 在“系统变量”部分找到名为 “Path”的项，并在其值列表里添加JAGS安装目录路径（例如：`C:\Program Files\JAGS\JAGS-3.4.0\x64\bin`)。 4. 如果您已经启动了MATLAB，请退出并重新打开以确保它使用更新后的环境变量。 **运行示例代码** 要运行您的示例，首先需要在 MATLAB 中打开名为`runme.m`的文件，并将以下三个变量替换为自己的数据： - `nameOfCriteria`: 包含标准名称。 - `A_B`: 最佳至最差的数据。
     
  • 运用K2算法进行贝叶斯网络结构的学习
    优质
    本研究探讨了利用K2算法在贝叶斯网络中学习最优结构的方法，分析其在不同数据集上的表现和效率。通过比较实验验证了该算法的有效性和适用性。 利用K2算法从数据中学习贝叶斯网络结构 [KAG, K2Score] = K2(LGObj, Order, u, PreDAG)
     
  • 朴素贝叶斯的Matlab代码.zip
    优质
    本资源包含用于实现朴素贝叶斯分类算法的MATLAB代码，适用于机器学习初学者和需要快速应用该算法的研究者。 数模比赛经典算法及朴素贝叶斯代码供广大学生参考学习！
     
  • 利用DBSCAN算法进行数据聚类（含Matlab代码及运行结果）.zip
    优质
    本资料包提供了一种基于DBSCAN算法的数据聚类方法，并附有详细的Matlab实现代码和实际运行的结果展示。适合研究与学习使用。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 领域包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真及图像处理等众多领域的MATLAB仿真研究与应用，涵盖无人机路径规划等多种工程问题的解决方案。更多内容请访问博主主页搜索相关博客文章。 适合人群：本科及以上学生和科研工作者使用，适用于教学与科学研究项目。 开发者专注于科研工作，并热爱分享知识和技术成果。团队长期从事以下领域算法的研究改进： 1. 智能优化算法及其应用： - 改进智能优化方法（单目标及多目标） - 生产调度问题：装配线、车间和生产线平衡等 - 路径规划研究，包括TSP, VRP以及无人机路径设计 - 三维装箱求解与物流选址 2. 神经网络预测分类： 包括BP神经网络、SVM、LSSVM及其他深度学习模型的应用。 3. 图像处理算法：涵盖图像识别（如车牌，交通标志等）、分割和检测等功能模块。 4. 信号处理技术：包括故障诊断与生物医学信号分析应用案例。 5. 元胞自动机仿真模拟各类现象，例如人群疏散、病毒传播及晶体生长过程。 6. 物联网相关研究：无线传感器网络定位覆盖优化等课题的研究进展。
     
  • 贝叶斯方法及概率编程在贝叶斯推断中的应用（含代码）
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    本文章详细介绍了贝叶斯方法及其在统计学中的重要性，并通过具体实例展示了如何利用概率编程进行贝叶斯推断，附有实用代码供读者实践学习。 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码
     
  • Matlab中朴素贝叶斯算法的实现代码
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    本段落提供在MATLAB环境中实现朴素贝叶斯分类器的具体代码示例和步骤说明，帮助读者理解和应用这一机器学习算法。 关于朴素贝叶斯算法的Matlab代码实现，这里提供了一个简单易懂且包含关键注解的例子。这段代码旨在帮助初学者更好地理解如何使用Matlab来实现朴素贝叶斯分类器，并通过详细的注释解释了每个步骤的目的和作用。
     
  • 拉普拉斯贝叶斯算法源码.zip
    优质
    本资源包含实现拉普拉斯平滑处理的贝叶斯算法的Python代码，适用于文本分类等应用场景，帮助提高模型在数据稀疏情况下的预测准确性。 利用MATLAB实现拉普拉斯贝叶斯算法，在压缩感知中仿真了信号重建的过程，从而对该过程有了更深入的理解。