Advertisement

计算置信区间的Matlab代码及DBMT: 动态贝叶斯多锥估计MATLAB代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本资源提供用于计算置信区间和动态贝叶斯多锥估计的MATLAB代码。适用于统计分析和机器学习领域，帮助研究人员快速实现相关算法。 计算置信区间的matlab代码数据库管理系统 动态贝叶斯多锥估计MATLAB代码 说明：该存储库包含在动态贝叶斯多锥度估计范例中开发的算法实现。 版权所有（c）2017年，Proloy Das保留所有权利。 引用： 如果您发现这些代码对您的研究有帮助，请引用以下任何两篇文章： （1） Das和B. Babadi，动态贝叶斯多锥光谱分析； IEEE Trans。 关于信号处理， 第一卷第66号2018年3月15日，第6页，第1394-1409页。 （2）Das, B. Babadi，一种用于非平稳数据的贝叶斯多锥方法及其在EEG分析中的应用； IEEE医学和生物学信号处理研讨会（SPMB17），2017年12月2日，宾夕法尼亚州费城。 日期：2017年6月5日 要求：在Matlab R2016b版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： 1. main.m: 主脚本 2. TSpectrogram.m: 生成单个taper的Spectrogram估计值 3. MTSpectrogram.m:

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 计算置信区间的Matlab代码及DBMT: 动态贝叶斯多锥估计MATLAB代码
    优质
    本资源提供用于计算置信区间和动态贝叶斯多锥估计的MATLAB代码。适用于统计分析和机器学习领域，帮助研究人员快速实现相关算法。 计算置信区间的matlab代码数据库管理系统 动态贝叶斯多锥估计MATLAB代码 说明：该存储库包含在动态贝叶斯多锥度估计范例中开发的算法实现。 版权所有（c）2017年，Proloy Das保留所有权利。 引用： 如果您发现这些代码对您的研究有帮助，请引用以下任何两篇文章： （1） Das和B. Babadi，动态贝叶斯多锥光谱分析； IEEE Trans。 关于信号处理， 第一卷第66号2018年3月15日，第6页，第1394-1409页。 （2）Das, B. Babadi，一种用于非平稳数据的贝叶斯多锥方法及其在EEG分析中的应用； IEEE医学和生物学信号处理研讨会（SPMB17），2017年12月2日，宾夕法尼亚州费城。 日期：2017年6月5日 要求：在Matlab R2016b版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： 1. main.m: 主脚本 2. TSpectrogram.m: 生成单个taper的Spectrogram估计值 3. MTSpectrogram.m:
     
  • 贝叶斯估计的Matlab代码-HMeta-d：层次元模型
    优质
    贝叶斯估计的Matlab代码-HMeta-d提供了一种基于层次元模型进行贝叶斯估计的方法。该工具箱适用于复杂数据结构下的参数估计，尤其在医学影像分析中表现出色。通过HMeta-d框架，用户能够利用先验知识有效提升模型预测准确性，并支持大规模数据分析需求。 贝叶斯估计matlab代码HMeta-d分层meta-d模型（HMeta-d）是由史蒂夫·弗莱明开发的MATLAB工具箱，在一个分层贝叶斯框架中实现了Maniscalco与Lau于2012年提出的meta-d模型。该工具箱结合了Matlab和JAGS，后者是一种用于任意贝叶斯模型进行MCMC推理的程序。提供了有关方法及在分层贝叶斯框架下估算meta-d的优势的信息。 为了更好地理解贝叶斯认知模型，请参考Lee与Wagenmakers所著《贝叶斯认知模型：实践课程》。该HMeta-d模型基于Michael Lee关于1类SDT参数的贝叶斯估计的工作成果，设计为用户无需编写大量代码即可直接使用，并且数据格式与Maniscalco和Lau工具箱一致，便于两者之间的切换比较。 需要注意的是，在运行MATLAB代码之前，请确保已安装JAGS（一种类似于BUGS的MCMC语言）。为了使该程序正常工作，您需要安装JAGS 3.4.0版本而非其他版本。
     
  • 贝叶斯向量自回归的MATLAB代码及贝叶斯算法源码.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。
     
  • 动态贝叶斯网络算法的计算与优化_FullFlexBayesNets_matlab代码
    优质
    本项目提供了FullFlexBayesNets工具箱，用于实现和优化动态贝叶斯网络算法。通过Matlab代码，用户可以进行高效的模型训练、推理及性能评估。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：动态贝叶斯网络算法的计算和改进_FullFlexBayesNets_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。如果您下载后遇到问题可以联系作者进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • Matlab中的贝叶斯参数估计
    优质
    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。
     
  • Matlab中的贝叶斯参数估计
    优质
    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)。
     
  • Matlab贝叶斯决策代码-BayesianBWM：贝叶斯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中的贝叶斯网络代码
    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。
     
  • 朴素贝叶斯的Matlab代码.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！
     
  • MATLAB中的贝叶斯网络代码
    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。