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贝叶斯统计与MCMC方法——基于Metropolis-Hastings (M-H) 算法的Matlab编程实践.zip

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简介：
本资源提供关于贝叶斯统计及Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法中核心算法之一的Metropolis-Hastings (M-H)算法的深入讲解和基于Matlab的编程实践，帮助学习者掌握其应用技巧。 Bayes统计学与MCMC方法——Metropolis-Hastings（M-H）算法的Matlab程序实现

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  • 贝叶斯统计与MCMC方法——基于Metropolis-Hastings (M-H) 算法的Matlab编程实践.zip
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    本资源提供关于贝叶斯统计及Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法中核心算法之一的Metropolis-Hastings (M-H)算法的深入讲解和基于Matlab的编程实践，帮助学习者掌握其应用技巧。 Bayes统计学与MCMC方法——Metropolis-Hastings（M-H）算法的Matlab程序实现
     
  • 基于MATLAB的贝叶斯算法编程实例.m
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    本示例文件提供了使用MATLAB实现贝叶斯算法的具体代码和操作步骤，适合初学者学习与实践。通过该程序，用户可以了解贝叶斯分类器的基本原理及其应用。 使用MATLAB进行机器学习的简单程序示例包括应用贝叶斯算法的相关代码。
     
  • Metropolis-Hastings：此文件夹内含多个关于 Metropolis-Hastings 算法的程序 - matlab...
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    本文件夹包含多种利用Matlab实现的Metropolis-Hastings算法程序，适用于进行马尔可夫链蒙特卡罗模拟和统计推断研究。 Metropolis-Hastings算法可以对不同的函数进行采样，请参阅readme.txt文件。
     
  • 朴素贝叶斯算法详解（基于贝叶斯算法）
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    简介：本文深入浅出地讲解了朴素贝叶斯算法，一种基于贝叶斯定理的概率分类技术，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。 贝叶斯是英国的一位数学家，1702年出生于伦敦，并曾在宗教界任职神甫。他于1742年成为英国皇家学会的会员，在1763年的四月七日去世。在概率论领域中，他是主要的研究者之一。贝叶斯开创性地将归纳推理法应用于概率论的基础理论之中，从而创立了贝叶斯统计学说，并且对诸如统计决策函数、推断及估算等领域做出了重要的贡献。
     
  • 贝叶斯统计推断与经验贝叶斯估计方法
    优质
    简介：本文探讨了贝叶斯统计推断的基本原理及其在数据分析中的应用，并深入介绍了经验贝叶斯估计方法，旨在为复杂的统计问题提供有效的解决方案。 经验贝叶斯估计方法是一种统计推断技术。使用这种方法的一个前提条件是需要知道先验分布，但在实际应用中这一要求往往难以满足。即使在某些情况下人们对参数的可能取值有一定了解，但这种认识通常不足以精确到能够用一个概率分布来描述的程度。
     
  • 基于Matlab的贝叶斯抠图算法实现
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    本研究利用MATLAB环境开发了一种高效的贝叶斯抠图算法，通过构建概率模型优化图像分割效果，适用于精准提取复杂背景下的目标对象。 完整的贝叶斯抠图MATLAB实现代码，经测试可运行。文档包含了图片资源，但代码没有添加注释。
     
  • 基于MATLAB的贝叶斯分类算法
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发并优化了贝叶斯分类算法，通过实验验证其在数据分类任务中的高效性和准确性。 基于MATLAB的数据库贝叶斯分类器设计。
     
  • 贝叶斯网络分类算法.m
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    《贝叶斯网络分类算法》探讨了基于概率图模型的贝叶斯网络在数据分类中的应用，介绍了其原理、构建方法及优化策略。 通过贝叶斯网络对500组位置信息进行分类，位置信息共分为4类，每类的分类正确率均达到90%以上。
     
  • MH算法的简易强大实现——Metropolis Hastings(matlab开发)
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的经典统计学方法——Metropolis-Hastings算法的简易教程和代码示例。该算法用于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样，适用于复杂概率分布的高效采样问题求解。适合初学者快速上手实践。 这是一个简单却强大的Metropolis Hastings算法实现。该函数的工作方式类似于Matlab中的“fmincon”，但用于从参数的后验分布生成样本。此算法假设： - 高斯加性噪声（方差被积分出来） - 所有参数具有统一先验（这可以在代码中轻松更改）
     
  • MH算法的简易强大实现——Metropolis Hastings(matlab开发)
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    本作品提供了一种使用Matlab语言简明实现的MH（Metropolis-Hastings）算法代码。该算法在统计学与机器学习中用于生成样本，以估计复杂概率分布。此简易版本旨在帮助初学者理解并应用MH算法的核心原理和强大功能。 这是 Metropolis Hastings 算法的一个简单但功能强大的实现。该函数的工作方式类似于 Matlab 的“fmincon”，但从参数的后验分布中生成样本。算法假设如下： - 高斯加性噪声（方差被积分出来） - 所有参数具有统一先验（这可以在代码中轻松更改）。