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贝叶斯参数的估计，使用MATLAB。

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简介：
该函数用于参数估计，其功能是[mu, sigma]，通过贝叶斯方法对训练模式和训练目标进行分析，并计算出相应的标准差 [sigma]。

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  • Matlab中的贝叶斯参数估计
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    本文章介绍了在MATLAB环境中进行贝叶斯参数估计的方法和应用，涵盖了先验分布的选择、后验计算及模型评估等核心概念。 参数估计函数 [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma) 用于根据训练数据和目标值进行贝叶斯参数估计。该函数接收三个输入：train_patterns（训练模式）、train_targets（训练目标）以及sigma（初始方差），并返回两个输出 mu 和 sigma，分别代表均值和标准差的估计结果。
     
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    本文章介绍了在MATLAB环境下进行贝叶斯参数估计的方法和步骤，涵盖先验与后验分布的概念，并提供实例代码供读者实践。 参数估计函数 [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma) 用于基于贝叶斯方法进行参数估计，其中输入包括训练模式（train_patterns）、训练目标（train_targets）以及初始标准差(sigma)，输出为均值(mu)和更新后的标准差(sigma)。
     
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