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贝叶斯Matlab代码“像贝叶斯一样融合它!”(我博客中使用的代码)。

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简介:
贝叶斯Matlab代码巧妙地融入了贝叶斯理论!这部分代码的存储库位于我的博客“—”中。目前,我大部分的博客文章主要集中在R语言和数据可视化方面,这主要是因为我正致力于提升这些领域的技能。展望未来,我确实计划探讨其他编程语言,例如Matlab、Python和Julia,以及相关的课题,如机器学习、大数据和开放科学。该博客目前由Blogger托管,我对其控制权有限。最终,我计划将它迁移到更强大的平台,并更好地与我的个人网站()进行整合。此外,我还创建了可视化犯罪热点()的工具,能够快速生成报告(),并对CrimeMap()()进行了介绍。“CrimeMap”已转移至新的位置。现在,所有R应用程序的默认存储库就是rBlocks实验()以及交互式rCrimemap()调色板生成器()rCharts平行坐标图。此外,我还探索了使用H2O进行深度学习的方法以及RUGSMAPS——一个带有Bootstrap技术的优秀应用。同时,我也利用R、H2O和Domino进行实用且可扩展的分析工作,并且相关内容发表在了Domino的博客上...

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客服
客服
  • Matlab-BlenditBayes: “!”
    优质
    这段Matlab代码是针对“像贝叶斯一样融合它!”博客文章开发的,旨在演示和实践贝叶斯统计方法的应用。通过具体示例,帮助读者理解和实现贝叶斯模型在数据分析中的应用。 贝叶斯matlab代码像贝叶斯一样融合它!这是我博客使用的代码的存储库介绍。目前大多数帖子都与R和数据可视化有关(主要是因为这是我要改进的地方)。将来,我确实打算讨论其他编程语言如MATLAB、Python、Julia等以及机器学习、大数据和开放科学等相关主题。该博客当前托管在Blogger上,我没有完全控制权。最终我会将其迁移到我的个人网站,并更好地进行整合。 可视化犯罪热点 创建快速报告 介绍CrimeMap(现在已移至新的默认存储库) rBlocks实验 交互式rCrimemap 调色板生成器 使用H2O进行深度学习 RUGSMAPS-带有Bootstrap的闪亮应用 使用R,H2O和Domino进行实用且可扩展的分析 以上是我博客中的一些文章标题。
  • Matlab决策-BayesianBWM:BWM方法
    优质
    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。
  • MATLAB网络
    优质
    本段代码展示了如何在MATLAB环境中构建和操作贝叶斯网络,包括模型定义、学习算法及推理过程。适用于科研与工程应用。 在FULLBNT工具箱的基础上使用MATLAB实现贝叶斯网络建模及概率分析。
  • MATLAB网络
    优质
    本项目提供一系列基于MATLAB实现的贝叶斯网络相关算法和工具,适用于模型构建、学习与推理等任务。 在FULLBNT工具箱的基础上用MATLAB实现贝叶斯网络建模及概率分析。
  • 包:
    优质
    贝叶斯拟合包:贝叶斯拟合提供了一套基于贝叶斯统计理论的数据分析工具,适用于参数估计与模型选择,特别在不确定性量化方面表现卓越。 BayesicFitting自述文件 用于模型拟合和贝叶斯证据计算的软件包。 什么是新的。 2020年10月23日版本2.6.0: - 新类别:PhantomSampler; 引擎,资源管理器,WalkerList中的改编 - 重组NestedSampler以适应PhantomSampler - PhantomSampler的测试 2020年11月6日版本2.6.1: - 复合模型中令人困惑的str方法得到改进 - 修复BasicSplinesModel中的参数问题
  • 网络
    优质
    简介:本资源提供贝叶斯网络的相关代码,帮助用户理解和实现这一强大的概率图模型,适用于机器学习和数据分析领域。 这段文字要求提供包含GaussianNB、马尔科夫模型、文本分类以及中文分词的代码示例,并且需要有数据支持。
  • 向量自回归MATLAB算法源.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。
  • 朴素Matlab.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!