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Matlab早期源代码“bayesFactor”：一个用于贝叶斯因子统计分析的Matlab软件包。

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简介：
早期版本的MATLAB源代码，包含贝叶斯因子，被用于进行贝叶斯因子统计分析的MATLAB软件包。该软件包的详细文档和示例代码可于以下地址获取：文档和示例请参考Mathworks统计与机器学习工具箱的相关内容。该软件包适用于MATLAB R2017a及更高版本。请注意，它不兼容MATLAB R2016b或更早的版本。对于任何错误报告、代码问题或功能增强建议，请通过GitHub提交新的Issue以寻求帮助：相关联系方式由巴特·克雷克尔伯格-要引用提供。为了方便引用，请查阅相关资料。

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  • MATLAB早期版本源代码-BayesFactor：进行贝叶斯因子统计分析的MATLAB工具包
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    这段简介可以描述为：“BayesFactor”是基于MATLAB开发的一个用于执行贝叶斯因子统计分析的实用工具包，适用于研究者和数据分析人员在早期版本的MATLAB环境中进行高级统计工作。 Matlab早期源代码贝叶斯因子用于进行贝叶斯因子统计分析的Matlab软件包。可在相关位置获取源代码，并参见文档和示例。 依赖关系：Mathworks 统计和机器学习工具箱。 已知可用版本：Matlab R2017a 或更高版本。 已知不可用版本：Matlab R2016b 或更早版本。 问题报告、代码问题或功能请求，请在GitHub上提交新的Issue。
     
  • 贝叶斯Matlab代码-BlenditBayes: “像贝叶斯一样融合它！”的博客代码
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    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源代码：朴素贝叶斯分类器
    优质
    本段MATLAB源代码实现了一个基于概率统计理论的朴素贝叶斯分类器，适用于处理文本分类、垃圾邮件检测等各类数据挖掘和机器学习任务。 这段文字描述了一个使用MATLAB编写的朴素贝叶斯分类器源代码示例，其中包括了如何利用UCI的mushroom数据集进行操作的具体实例。有关该分类器的详细信息可以在相关博客文章中找到。
     
  • 基于MATLAB的朴素贝叶斯分类器源代码
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    本项目提供了一个基于MATLAB实现的朴素贝叶斯分类器的完整源代码。适用于初学者学习与研究，包含数据预处理、模型训练及预测功能。 提供了一个使用MATLAB编写的朴素贝叶斯分类器的源代码示例，并利用了UCI蘑菇数据集进行演示。关于该分类器的具体介绍可以参考相关博客文章。
     
  • 贝叶斯分类的Matlab实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于贝叶斯理论的数据分类算法在MATLAB环境下的具体实现。代码简洁高效，适合初学者学习和研究者参考使用。 贝叶斯分类的Matlab代码包含操作界面。这段文字描述了一个具有用户交互界面的贝叶斯分类器的实现方式，并提供了相应的源码。
     
  • OpenBUGS软件在贝叶斯统计分析中的应用.pptx
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    本演示文稿探讨了OpenBUGS软件在贝叶斯统计分析中的应用，通过实例展示了其强大的建模和计算能力。 贝叶斯统计分析的有力工具：OpenBUGS软件.pptx
     
  • 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。
     
  • 基于Matlab的朴素贝叶斯分类器代码
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    本项目提供了一个用Matlab编写的实现朴素贝叶斯分类算法的代码库，适用于数据挖掘和机器学习中的分类问题。 这不是官方的MATLAB版本，而是自行编写并包含测试模块的代码，适合学习贝叶斯编程过程。
     
  • 贝叶斯向量自回归的MATLAB代码及贝叶斯算法源码.zip
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    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。
     
  • 贝叶斯线性回归：一组用于MATLAB的贝叶斯线性回归函数- MATLAB开发
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    这是一组专为MATLAB设计的贝叶斯线性回归工具包，提供了多种函数以实现贝叶斯方法下的参数估计和预测分析。 这是一组用于进行贝叶斯线性回归的 MATLAB 函数。派生版本也包括在内。