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基于MCMC的混合α稳定分布参数的贝叶斯推断（2012年）

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简介：
本研究提出了一种利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法进行混合α-稳定分布参数的贝叶斯估计，为复杂数据建模提供了新的思路。发表于2012年。 为解决非高斯信号难以描述的问题，本段落提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的混合α稳定分布参数贝叶斯推理方法。构建了混合稳定分布分层的贝叶斯图模型，并利用Gibbs抽样实现了对混合权值和分配参数z的估计。同时，采用Metropolis算法完成了每个分布元中4个参数的估计。仿真结果显示，该方法能够准确地估计出混合α稳定分布中的各个参数，具有良好的鲁棒性和灵活性，适用于非高斯信号或数据建模。

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  • 基于MCMC的混合α稳定分布参数的贝叶斯推断（2012年）
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    本研究提出了一种利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法进行混合α-稳定分布参数的贝叶斯估计，为复杂数据建模提供了新的思路。发表于2012年。 为解决非高斯信号难以描述的问题，本段落提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的混合α稳定分布参数贝叶斯推理方法。构建了混合稳定分布分层的贝叶斯图模型，并利用Gibbs抽样实现了对混合权值和分配参数z的估计。同时，采用Metropolis算法完成了每个分布元中4个参数的估计。仿真结果显示，该方法能够准确地估计出混合α稳定分布中的各个参数，具有良好的鲁棒性和灵活性，适用于非高斯信号或数据建模。
     
  • 贝叶斯曲线拟合：基于贝叶斯推理的算法
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    贝叶斯曲线拟合是一种利用贝叶斯统计理论进行曲线估计的方法。该方法通过将先验知识融入模型中，可以更准确地预测数据趋势和不确定性，适用于数据分析与机器学习领域中的多种场景。 基于贝叶斯推理的曲线拟合算法：该方法利用贝叶斯统计理论进行数据建模和预测，在不确定性较高的情况下提供了一种有效的参数估计方式。通过考虑先验知识，这种方法能够更加灵活地适应不同的应用场景，并且在处理复杂非线性关系时表现出色。
     
  • 基于Matlab实现的高斯混合模型变分贝叶斯推理模拟.zip
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    本资料包提供了一个使用Matlab编写的程序，用于模拟和演示高斯混合模型中的变分贝叶斯推理过程。通过该工具，用户能够深入理解变分推断技术在处理复杂数据集时的应用及其原理机制。 版本：MATLAB 2014/2019a 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领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，详细介绍相关内容，请参考主页搜索博客中的文章。 适合人群：本科和硕士研究生科研学习使用。 博主介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。如有合作意向，请私信联系。
     
  • 基于贝叶斯方法的删失数据下威布尔分布参数估计(2008年)
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    本文采用贝叶斯统计理论，探讨了在不同类型删失数据条件下威布尔分布参数的有效估计方法。通过引入适当的先验信息，优化了参数估计过程，提升了模型预测准确性，尤其适用于可靠性分析和寿命评估领域。 本段落主要探讨了在寿命分布为威布尔分布的情况下对删失数据进行贝叶斯统计分析的方法。文中基于尺度参数的先验假设采用逆伽玛分布，并且形状参数分别采用离散分布和均匀分布，提出了多种删除数据情况下的参数估计方法。为了简化计算过程，还提出了一种使用Gibbs抽样法来计算贝叶斯估计的技术方案。模拟实验的结果表明这些方法是有效可行的。
     
  • VB-GMM：基于变分贝叶斯的高斯混合模型选择
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    本文介绍了VB-GMM算法，一种利用变分贝叶斯方法进行参数估计和模型选择的高斯混合模型技术，有效提升了复杂数据分布的学习与表示能力。 VB-GMM是一种基于变分贝叶斯方法的高斯混合模型选择技术。
     
  • ltwMCMC：基于Python的面向对象MCMC类以支持贝叶斯推理
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    简介：ltwMCMC是一款专为Python设计的面向对象贝叶斯推理工具包，它提供了一系列灵活而强大的MCMC类，便于构建复杂的统计模型。 lwMCMC是一款轻量级马尔可夫链蒙特卡洛工具，基于NumPy和Metropolis-Hastings算法进行参数空间采样。该软件包包括README.md文件、安装指南以及文档。 先决条件： 为了使用此软件包，请确保已经安装了PIP程序脚本。 内容布局如下： - README.md：您正在阅读的关于如何使用lwMCMC的信息。 - 安装和使用指南 - 贝叶斯建模用例 - 库代码本身 - 单元测试案例 示例1展示了利用贝叶斯推断进行实验地球物理模型后验分布等高线的绘制，以及通过幂律蠕变恢复冰致密实的参数约束。该图显示了我们参数的一维后验分布和具有一个及两个sigma建模误差轮廓的成对投影。在先验斜率为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断得出的斜率是1.70±0.17。 示例2则展示了使用贝叶斯方法进行粒子衰减模型后验分布等高线绘制，并且适合于事先定义好的情况下的粒子。
     
  • 贝叶斯统计推断与经验贝叶斯估计方法
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    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。
     
  • 基于正态分布的贝叶斯分类方法
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    本研究提出了一种基于正态分布假设下的贝叶斯分类算法，通过优化概率模型提高分类准确率，适用于大数据集中的模式识别与预测分析。 用MatLab编写的正态分布模式下的贝叶斯分类器在许多模式识别课程设计题目中都有涉及。这类作业不仅要求进行样本分类，还会在二维坐标系下绘制结果图，正确分类的点与错误分类的点会有不同的标识。
     
  • 贝叶斯方法及概率编程与贝叶斯推断（中文版）
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    本书深入浅出地介绍了贝叶斯统计的基本原理和应用技巧，并通过概率编程语言进行了实例演示，适合对贝叶斯分析感兴趣的读者。 贝叶斯方法与概率编程结合可以用于进行有效的贝叶斯推断分析。中文版的相关资料也已经发布。
     
  • 概率编程与贝叶斯推断（贝叶斯方法）中文版-PDF
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    《概率编程与贝叶斯推断》是一本介绍贝叶斯统计理论及其应用的书籍，着重讲解了如何使用现代计算技术进行贝叶斯分析。本书适合对数据科学和机器学习感兴趣的读者阅读。 贝叶斯推理的方法非常自然且极其强大。然而，大多数关于贝叶斯推理的书籍依赖于复杂的数学分析和人工的例子，这使得不具备深厚数学背景的人难以理解和接触这一领域。不过现在不同了，卡梅伦的新书从编程与计算的角度出发介绍贝叶斯推理，并将理论知识与实际编程实践相结合，使大部分程序员都能够轻松入门并掌握该方法。